cansa/Describable-Textures-Dataset-DTD|纹理分析数据集|计算机视觉数据集

hugging_face2023-05-11 更新2024-03-04 收录

纹理分析

计算机视觉

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资源简介：

Describable Textures Dataset (DTD) 是一个不断发展的纹理图像集合，包含了人类感知属性的标注。该数据集包含5640张图像，分为47个类别，每个类别有120张图像。图像大小在300x300到640x640之间，且至少90%的图像表面代表了类别属性。数据集分为训练集、验证集和测试集，每个类别在每个集合中有40张图像。数据集的图像来自Google和Flickr，并通过Amazon Mechanical Turk进行标注。

提供机构：

cansa

原始信息汇总

Describable Textures Dataset (DTD) 概述

数据集描述

名称: Describable Textures Dataset (DTD)
内容: 包含5640张图像，分为47个类别，每个类别有120张图像。
图像特征: 图像大小在300x300至640x640像素之间，至少90%的表面代表类别属性。
来源: 图像通过在Google和Flickr上使用特定属性搜索获得。
标注: 每张图像提供主要类别（key attribute）和相关联的属性列表（joint attributes）。

数据集结构

分割: 数据集分为训练、验证和测试三部分，每部分包含每个类别的40张图像。
提供内容: 包含图像、基础真值标注（key和joint attributes）以及用于评估的10个数据分割。

数据集用途

目的: 旨在通过机器模拟人类对图像纹理的描述能力，深入理解纹理信息的处理、分析和表示。
应用: 用于计算机视觉领域的研究，特别是纹理分析和材料识别。

数据集下载

数据集文件:
- dtd-r1.0.1.tar.gz: 包含图像和基础真值标注。
- dtd-r1.0.1-labels.tar.gz: 包含标注和数据分割。
- dtd-r1-decaf_feats.tar.gz: 包含图像的DeCAF特征。

致谢

支持: 该研究得到多个机构和项目的支持，包括NSF、ODNI、JHU-HLTCOE和Google Research。
开发背景: 数据集的开发始于2012年Johns Hopkins大学的CLSP Summer Workshop。

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