CAMO-FS Dataset
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资源简介：
CAMO-FS Dataset comes with the paper entitled The Art of Camouflage: Few-shot Learning for Animal Detection and Segmentation, IEEE Access, 2024.
Authors: Thanh-Danh Nguyen, Anh-Khoa Nguyen Vu, Nhat-Duy Nguyen, Vinh-Tiep Nguyen, Thanh Duc Ngo, Thanh-Toan Do, Minh-Triet Tran, Tam V. Nguyen*.
DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3432873
ArXiv version: https://arxiv.org/abs/2304.07444
Official GitHub Source Code: https://github.com/danhntd/FS-CDIS
The dataset includes 2852 camouflaged images (images.zip) and few-shot annotations in COCO JSON format (few-shot-annotations.zip).
We also release a script to play around with the data samples.
CAMO-FS 数据集附带论文《伪装的艺术：动物检测与分割的少样本学习》，发表于IEEE Access，2024年。
作者：Thanh-Danh Nguyen, Anh-Khoa Nguyen Vu, Nhat-Duy Nguyen, Vinh-Tiep Nguyen, Thanh Duc Ngo, Thanh-Toan Do, Minh-Triet Tran, Tam V. Nguyen*。
DOI：https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3432873
ArXiv版本：https://arxiv.org/abs/2304.07444
官方GitHub源代码：https://github.com/danhntd/FS-CDIS
该数据集包含2852张伪装图像（images.zip）以及COCO JSON格式的少样本标注（few-shot-annotations.zip）。此外，我们还发布了一个脚本，以便用户对数据样本进行交互式操作。
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