BiT-M (ImageNet-21k for Feature Extraction)

ImageNet-21K数据集由穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学创建，旨在通过生成一个较小但具有代表性的子集，从大型数据集中提取关键信息，以提高模型训练效率。该数据集包含20个IPC，通过链接可访问。数据集创建过程中采用了课程数据增强（CDA）技术，有效提升了合成数据的准确性。该数据集主要应用于解决大规模数据集的存储和计算挑战，支持资源有限的科研人员参与前沿模型训练和应用开发，同时有助于缓解数据隐