基于FSOD-NS开源数据集的场景动态 变化下的小样本目标识别或检测的平 均准确率（MACC）或平均精度均值 （mAP）测试数据集

FSOD数据集由香港科技大学Chi Keung Tang教授（IEEE Fellow）研究组提出。该数据集反映了真实世界广泛存在的长尾分布特征，标注类别远超传统的COCO和PASCAL VOC数据集。其中800个类作为训练集，其余200个类作为测试集。该数据集被牛津大学Andrew Zisserman教授研究组、阿姆斯特丹大学Cees G.M. Snoek教授（TPAMI副主编）研究组、谢菲尔德大学Jungong Han教授（IEEE Fellow）研究组、香港科技大学Tong Zhang教授（IEEE Fellow）研究组和中山大学Liang Lin（IET、IAPR Fellow）研究组等引用研究。本数据集在FSOD数据集中扩充了部分图片，包括MSCOCO数据集的部分数据（COCO数据集相关使用说明请参考MSCOCO数据集数据说明）。