pancake/few_shot_datasets|少样本学习数据集|图像分类数据集

hugging_face2022-07-13 更新2024-03-04 收录

少样本学习

图像分类

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https://hf-mirror.com/datasets/pancake/few_shot_datasets

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资源简介：

该README文件描述了五个用于少样本分类的标准数据集：1) miniImageNet：包含100个类别，每个类别600张图像，基于ImageNet数据集构建，划分为64个训练类、16个验证类和20个测试类。2) tieredImageNet：包含608个类别，来自34个超类，划分为20个训练类、6个验证类和8个测试类，旨在扩大训练和测试阶段的领域差异。3) CIFAR-FS：基于CIFAR-100数据集，包含60,000张图像，划分为64个训练类、16个验证类和20个测试类。4) FC100：同样基于CIFAR-100，但更具多样性，划分为60个训练类、20个验证类和20个测试类。5) CUB：包含200种鸟类的11,788张图像，划分为100个训练类、50个验证类和50个测试类。

提供机构：

pancake

原始信息汇总

数据集概述

数据集列表

miniImageNet

来源：基于ImageNet构建
类别数：100
每类图像数：600
分割：64类用于元训练，16类用于元验证，20类用于元测试

tieredImageNet

来源：基于ImageNet
类别数：608
分割：20类用于元训练，6类用于元验证，8类用于元测试
特点：根据超类别划分，以增大训练和测试阶段的领域差异

CIFAR-FS

来源：从CIFAR-100分割
图像总数：60,000
类别数：100
分割：64类用于训练，16类用于验证，20类用于评估

FC100

来源：从CIFAR-100分割
分割：60类用于训练，20类用于验证，20类用于测试
特点：分割方式类似tieredImageNet，更具挑战性

CUB

全称：CUB-200-2011
类别数：200
图像总数：11,788
分割：100类用于训练，50类用于验证，50类用于测试
特点：细粒度数据集，包含200种鸟类

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数据主题

具身智能

数据集 4098个

机构 8个

大模型

数据集 439个

机构 10个

无人机

数据集 37个

机构 6个

指令微调

数据集 36个

机构 6个

蛋白质结构

数据集 50个

机构 8个

空间智能

数据集 21个

机构 5个

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54 个

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