james-burton/OrientalMuseum_min5-mat|文物分类数据集|文物识别数据集

该数据集主要用于对象识别和分类，包含多种材料和工艺的详细分类。数据集分为训练、验证和测试三个部分，每个部分都有具体的字节数和示例数量。

原始信息汇总

数据集概述

特征信息

数据集包含以下特征：

• obj_num: 类型为字符串
• file: 类型为字符串
• image: 类型为图像
• root: 类型为字符串
• description: 类型为字符串
• object_name: 类型为字符串
• other_name: 类型为字符串
• label: 类型为分类标签，包含以下类别：
  • 0: Animal Mummy
  • 1: Batik
  • 2: Buffalo Horn
  • 3: Chinese Red Rosewood
  • 4: Colour on Paper
  • 5: Flint/Chert
  • 6: Gouache on Paper
  • 7: Haematite/Red Ochre
  • 8: Human Bone
  • 9: Ink and Colour on Paper
  • 10: Ink and Colours on Silk
  • 11: Ink and Opaque Watercolour on Paper
  • 12: Ink on Paper
  • 13: Jade (Calcified)
  • 14: Japanese paper
  • 15: Microcline/Green Feldspar/Amazon-Stone
  • 16: Nile Mud
  • 17: Opaque Watercolour on Paper
  • 18: Opaque Watercolour or Gouache on Mica
  • 19: Pith
  • 20: Pith Paper
  • 21: Plant Product
  • 22: Resin/Plastic
  • 23: Rhinoceros Horn
  • 24: Smaragdite
  • 25: Steatite
  • 26: Steatite/Soap Stone
  • 27: Watercolour on Rice Paper
  • 28: acrylic
  • 29: agate
  • 30: alabaster
  • 31: aluminum
  • 32: amber
  • 33: amethyst
  • 34: antler
  • 35: artificial stone
  • 36: balsa
  • 37: bamboo
  • 38: basalt
  • 39: bone
  • 40: bowenite
  • 41: boxwood
  • 42: brass
  • 43: brocade
  • 44: bronze
  • 45: burnt jade
  • 46: canvas
  • 47: cardboard
  • 48: cards
  • 49: carnelian
  • 50: cast iron
  • 51: celadon
  • 52: cellulose acetate
  • 53: ceramic
  • 54: chalcedony
  • 55: cherry
  • 56: clay
  • 57: cloth
  • 58: coconut
  • 59: copper
  • 60: copper alloy
  • 61: coral
  • 62: cotton
  • 63: crystal
  • 64: diorite
  • 65: dolerite
  • 66: earthenware
  • 67: ebony
  • 68: emerald
  • 69: enamel
  • 70: faience
  • 71: felt
  • 72: flax
  • 73: flint
  • 74: gauze
  • 75: glass
  • 76: gold
  • 77: granite
  • 78: gray ware
  • 79: hardwood
  • 80: horn
  • 81: incense
  • 82: ink
  • 83: iron
  • 84: ivory
  • 85: jade
  • 86: jadeite
  • 87: jasper
  • 88: lacquer
  • 89: lapis lazuli
  • 90: lazurite
  • 91: lead
  • 92: lead alloy
  • 93: leather
  • 94: limestone
  • 95: linen
  • 96: malachite
  • 97: marble
  • 98: metal
  • 99: mineral
  • 100: mother of pearl
  • 101: muslin
  • 102: nephrite
  • 103: nylon
  • 104: obsidian
  • 105: organic material
  • 106: paint
  • 107: palm fiber
  • 108: palm leaf
  • 109: paper
  • 110: papier mâché
  • 111: papyrus
  • 112: pewter
  • 113: photographic paper
  • 114: pine
  • 115: plant fiber
  • 116: plaster
  • 117: plastic
  • 118: plate
  • 119: polyester
  • 120: polystyrene
  • 121: porcelain
  • 122: pottery
  • 123: quartzite
  • 124: rattan
  • 125: realgar
  • 126: reed
  • 127: rice paper
  • 128: rock
  • 129: rush
  • 130: sandstone
  • 131: satin
  • 132: schist
  • 133: seashell
  • 134: serpentine
  • 135: shell
  • 136: silk
  • 137: siltstone
  • 138: silver
  • 139: skull
  • 140: slate
  • 141: soapstone
  • 142: softwood
  • 143: stalagmites
  • 144: steel
  • 145: stone
  • 146: stoneware
  • 147: straw
  • 148: stucco
  • 149: sycamore
  • 150: synthetic fiber
  • 151: teak
  • 152: terracotta
  • 153: textiles
  • 154: tin
  • 155: tortoise shell
  • 156: tourmaline
  • 157: travertine
  • 158: tremolite
  • 159: turquoise
  • 160: velvet
  • 161: wood
  • 162: wool
  • 163: wrought iron
  • 164: zinc alloy
• production.period: 类型为字符串
• production.place: 类型为字符串

数据分割

数据集分为以下几个部分：

• train: 包含23060个样本，总大小为3150369309.880859字节
• validation: 包含5426个样本，总大小为685257063.8715706字节
• test: 包含5426个样本，总大小为535025459.36357063字节

数据集大小

• 下载大小: 3911528513字节
• 数据集总大小: 4370651833.116字节

配置信息

• config_name: default
  • 数据文件路径:
    • train: data/train-*
    • validation: data/validation-*
    • test: data/test-*

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自东方博物馆的藏品，经过精心筛选与整理，确保每件藏品至少包含五种不同的材料信息。数据集的构建过程包括对藏品的详细描述、图像采集、以及材料分类标签的标注。通过这种方式，数据集不仅提供了丰富的视觉信息，还包含了详细的材料学和历史学背景，为研究者提供了多维度的分析基础。

特点

此数据集的显著特点在于其多样的材料分类标签，涵盖了从动物木乃伊到各种矿物和合成材料的广泛范围。此外，数据集还包含了藏品的生产时期和地点信息，为研究者提供了时空背景的参考。图像与文本信息的结合，使得该数据集在艺术史、材料科学和文化遗产保护等多个领域具有广泛的应用潜力。

使用方法

使用该数据集时，研究者可以利用其提供的图像和文本信息进行多模态分析。例如，可以通过图像识别技术对藏品进行分类，或利用文本信息进行材料和历史背景的深入研究。数据集的训练、验证和测试集划分合理，适合用于机器学习和深度学习模型的训练与评估。此外，数据集的结构化设计也便于研究者进行定制化的数据处理和分析。

背景与挑战

背景概述

东方博物馆（Oriental Museum）数据集，由詹姆斯·伯顿（James Burton）创建，专注于博物馆藏品的数字化和分类。该数据集包含了超过23,000个文物图像及其详细描述，涵盖了从古代到现代的多种材料和工艺。核心研究问题在于如何通过图像识别技术对这些文物进行自动分类，以支持文化遗产的保护和研究。该数据集的创建不仅推动了计算机视觉在文化遗产领域的应用，还为相关研究提供了丰富的数据资源。

当前挑战

东方博物馆数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，文物材料的多样性使得分类任务复杂化，数据集中包含了165种不同的材料标签，这对模型的泛化能力提出了高要求。其次，图像质量和光照条件的差异，以及文物本身的磨损和老化，都增加了图像识别的难度。此外，数据集的构建还需要克服文物描述信息的不一致性和缺失问题，以确保数据的准确性和完整性。这些挑战不仅影响了数据集的质量，也对后续的模型训练和应用提出了更高的技术要求。

常用场景

经典使用场景

在文化遗产保护与研究领域，james-burton/OrientalMuseum_min5-mat数据集被广泛用于文物分类与识别任务。该数据集包含了大量东方博物馆藏品的图像及其详细描述，涵盖了从古代艺术品到现代工艺品的多种类别。通过深度学习模型，研究人员能够高效地对这些文物进行自动分类，从而为博物馆的数字化管理提供了强有力的支持。

衍生相关工作

基于james-burton/OrientalMuseum_min5-mat数据集，研究人员开发了多种文物分类与识别模型，并在多个国际学术会议上发表了相关论文。这些工作不仅推动了文化遗产保护技术的进步，还激发了更多关于文物数字化和智能管理的创新研究。此外，该数据集还被用于跨学科研究，如结合历史学、艺术学和计算机科学，探索文物背后的文化内涵和历史价值。

数据集最近研究

最新研究方向

在东方博物馆文物数据集（james-burton/OrientalMuseum_min5-mat）的最新研究中，学者们聚焦于多模态数据融合与文物材质识别的交叉领域。通过结合图像、文本和标签信息，研究者们致力于开发更为精准的文物材质分类模型，以提升文物保护与修复的科学性。这一研究方向不仅推动了文化遗产数字化保护的技术进步，也为跨学科研究提供了新的视角，特别是在人工智能与文化遗产保护的结合上，展现了巨大的潜力和深远的影响。