pancake/few_shot_datasets
收藏Hugging Face2022-07-13 更新2024-03-04 收录
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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。
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
