基于FSOD开源数据集的非线性映射模型平均精度均值、收敛速度、适应变化对象速度测试数据集

FSOD数据集总共包含83个父语义，如哺乳动物、衣服、武器等，进一步地，各个父语义被划分为1000个叶子类，其中，531个类别来自于ImageNet数据集，另外469个类别来自OPen Image数据集。通过计算与现有的数据集的训练类别的语义距离，筛选最远距离的200类作为novel类，主要用作测试，其余800个类别作为构成训练集(base类)。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集基于FSOD开源数据集构建，包含来自ImageNet和OPen Image的1000个叶子类，通过语义距离筛选出200个novel类用于测试、800个base类用于训练。它主要用于评估非线性映射模型的平均精度均值、收敛速度以及对变化对象的适应速度。