NUS-WIDE 网络图像数据集

这是由新加坡国立大学的媒体搜索实验室创建的网络图像数据集。数据集包括：（1）来自Flickr269,648个图像和关联标签，共计5,018个唯一标签; （2）从这些图像中提取的六种类型的低级特征，包括64-D颜色直方图，144-D颜色相关图，73-D边缘方向直方图，128-D小波纹理，225-D块方式颜色矩和基于SIFT描述的500-D字包；（3）可用于评估的81个概念的校验。基于这个数据集，可以确定几个关于网络图像注释和检索的研究问题。还通过使用传统的k-NN算法从标签学习来提供web图像注释的基线结果。基准测试结果表明，可以从这些数据中学习模型，以帮助进行一般的图像检索。

This is a web image dataset created by the Media Search Lab of the National University of Singapore. The dataset comprises three components: (1) 269,648 images from Flickr and their associated tags, totaling 5,018 unique tags; (2) Six types of low-level visual features extracted from these images, including 64-D color histogram, 144-D color correlogram, 73-D edge direction histogram, 128-D wavelet texture, 225-D blockwise color moment, and 500-D bag-of-visual-words based on SIFT descriptors; (3) A validation set of 81 concepts for evaluation purposes. Based on this dataset, multiple research questions concerning web image annotation and retrieval can be explored. Baseline results for web image annotation through tag learning using the traditional k-NN algorithm are also provided. These benchmark results show that models can be learned from this dataset to facilitate general-purpose image retrieval.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

NUS-WIDE 网络图像数据集由新加坡国立大学媒体搜索实验室创建，包含来自Flickr的269,648个图像和5,018个唯一标签，并提供了六种低级特征提取和81个概念评估。该数据集旨在支持网络图像注释和检索的研究，通过基线结果展示了从标签学习到图像检索的应用潜力。