MAMe

displayName: MAMe (Museum Art Medium dataset)
labelTypes:
- Classification
license:
- MAMe Custom
mediaTypes:
- Image
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/2007.13693v3.pdf
publishDate: "2020"
publishUrl: https://hpai.bsc.es/MAMe-dataset/
publisher:
- Polytechnic University of Catalonia
- Barcelona Supercomputing Center
- University of Barcelona
tags:
- Artwork
taskTypes:
- Image Classification

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# 数据集介绍
## 简介
我们介绍了 MAMe 数据集，这是一个具有显着高分辨率和可变形状属性的图像分类数据集。 MAMe 的目标是提供一种工具来研究这些属性在图像分类中的影响，同时促进该领域的研究。 MAMe 数据集包含来自三个不同博物馆的数千件艺术品，并提出了一项分类任务，该任务涉及区分由艺术专家监督的 29 种媒介（即材料和技术）。在回顾了当前图像分类任务上下文中 MAMe 的奇异性之后，提供了任务和数据集统计的全面描述。进行了实验以评估同时使用高分辨率图像、可变形状输入以及这两种属性的影响。结果说明了使用高分辨率图像时对性能的积极影响，同时强调了缺乏利用可变形状的解决方案。另一个实验揭示了 MAMe 数据集和原型 ImageNet 数据集之间的独特性。最后，使用可解释的方法和专业知识检查基线，以深入了解剩余的挑战。在回顾了当前图像分类任务上下文中 MAMe 的奇异性之后，提供了任务和数据集统计的全面描述。
## 引文
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@article{pares2022mame,
title={The MAMe dataset: on the relevance of high resolution and variable shape image properties},
author={Par{\'e}s, Ferran and Arias-Duart, Anna and Garcia-Gasulla, Dario and Campo-Franc{\'e}s, Gema and Viladrich, Nina and Ayguad{\'e}, Eduard and Labarta, Jes{\'u}s},
journal={Applied Intelligence},
pages={1--22},
year={2022},
publisher={Springer}
}
```

## Download dataset
:modelscope-code[]{type="git"}