wikiart|艺术分类数据集|图像识别数据集

该数据集主要用于艺术作品的分类和识别任务，包含了2000幅艺术作品的图像数据，每个图像关联了艺术家、流派、风格和文本信息。艺术家标签涵盖了129位不同艺术家，流派标签涵盖了11种艺术流派，风格标签涵盖了27种艺术风格。

原始信息汇总

WikiArt 数据集概述

数据集信息

特征

• 图像 (image): 数据类型为图像。
• 艺术家 (artist): 数据类型为类别标签，包含以下艺术家：
  • 0: Unknown Artist
  • 1: boris-kustodiev
  • 2: camille-pissarro
  • 3: childe-hassam
  • 4: claude-monet
  • 5: edgar-degas
  • 6: eugene-boudin
  • 7: gustave-dore
  • 8: ilya-repin
  • 9: ivan-aivazovsky
  • 10: ivan-shishkin
  • 11: john-singer-sargent
  • 12: marc-chagall
  • 13: martiros-saryan
  • 14: nicholas-roerich
  • 15: pablo-picasso
  • 16: paul-cezanne
  • 17: pierre-auguste-renoir
  • 18: pyotr-konchalovsky
  • 19: raphael-kirchner
  • 20: rembrandt
  • 21: salvador-dali
  • 22: vincent-van-gogh
  • 23: hieronymus-bosch
  • 24: leonardo-da-vinci
  • 25: albrecht-durer
  • 26: edouard-cortes
  • 27: sam-francis
  • 28: juan-gris
  • 29: lucas-cranach-the-elder
  • 30: paul-gauguin
  • 31: konstantin-makovsky
  • 32: egon-schiele
  • 33: thomas-eakins
  • 34: gustave-moreau
  • 35: francisco-goya
  • 36: edvard-munch
  • 37: henri-matisse
  • 38: fra-angelico
  • 39: maxime-maufra
  • 40: jan-matejko
  • 41: mstislav-dobuzhinsky
  • 42: alfred-sisley
  • 43: mary-cassatt
  • 44: gustave-loiseau
  • 45: fernando-botero
  • 46: zinaida-serebriakova
  • 47: georges-seurat
  • 48: isaac-levitan
  • 49: joaquã­n-sorolla
  • 50: jacek-malczewski
  • 51: berthe-morisot
  • 52: andy-warhol
  • 53: arkhip-kuindzhi
  • 54: niko-pirosmani
  • 55: james-tissot
  • 56: vasily-polenov
  • 57: valentin-serov
  • 58: pietro-perugino
  • 59: pierre-bonnard
  • 60: ferdinand-hodler
  • 61: bartolome-esteban-murillo
  • 62: giovanni-boldini
  • 63: henri-martin
  • 64: gustav-klimt
  • 65: vasily-perov
  • 66: odilon-redon
  • 67: tintoretto
  • 68: gene-davis
  • 69: raphael
  • 70: john-henry-twachtman
  • 71: henri-de-toulouse-lautrec
  • 72: antoine-blanchard
  • 73: david-burliuk
  • 74: camille-corot
  • 75: konstantin-korovin
  • 76: ivan-bilibin
  • 77: titian
  • 78: maurice-prendergast
  • 79: edouard-manet
  • 80: peter-paul-rubens
  • 81: aubrey-beardsley
  • 82: paolo-veronese
  • 83: joshua-reynolds
  • 84: kuzma-petrov-vodkin
  • 85: gustave-caillebotte
  • 86: lucian-freud
  • 87: michelangelo
  • 88: dante-gabriel-rossetti
  • 89: felix-vallotton
  • 90: nikolay-bogdanov-belsky
  • 91: georges-braque
  • 92: vasily-surikov
  • 93: fernand-leger
  • 94: konstantin-somov
  • 95: katsushika-hokusai
  • 96: sir-lawrence-alma-tadema
  • 97: vasily-vereshchagin
  • 98: ernst-ludwig-kirchner
  • 99: mikhail-vrubel
  • 100: orest-kiprensky
  • 101: william-merritt-chase
  • 102: aleksey-savrasov
  • 103: hans-memling
  • 104: amedeo-modigliani
  • 105: ivan-kramskoy
  • 106: utagawa-kuniyoshi
  • 107: gustave-courbet
  • 108: william-turner
  • 109: theo-van-rysselberghe
  • 110: joseph-wright
  • 111: edward-burne-jones
  • 112: koloman-moser
  • 113: viktor-vasnetsov
  • 114: anthony-van-dyck
  • 115: raoul-dufy
  • 116: frans-hals
  • 117: hans-holbein-the-younger
  • 118: ilya-mashkov
  • 119: henri-fantin-latour
  • 120: m.c.-escher
  • 121: el-greco
  • 122: mikalojus-ciurlionis
  • 123: james-mcneill-whistler
  • 124: karl-bryullov
  • 125: jacob-jordaens
  • 126: thomas-gainsborough
  • 127: eugene-delacroix
  • 128: canaletto
• 流派 (genre): 数据类型为类别标签，包含以下流派：
  • 0: abstract_painting
  • 1: cityscape
  • 2: genre_painting
  • 3: illustration
  • 4: landscape
  • 5: nude_painting
  • 6: portrait
  • 7: religious_painting
  • 8: sketch_and_study
  • 9: still_life
  • 10: Unknown Genre
• 风格 (style): 数据类型为类别标签，包含以下风格：
  • 0: Abstract_Expressionism
  • 1: Action_painting
  • 2: Analytical_Cubism
  • 3: Art_Nouveau
  • 4: Baroque
  • 5: Color_Field_Painting
  • 6: Contemporary_Realism
  • 7: Cubism
  • 8: Early_Renaissance
  • 9: Expressionism
  • 10: Fauvism
  • 11: High_Renaissance
  • 12: Impressionism
  • 13: Mannerism_Late_Renaissance
  • 14: Minimalism
  • 15: Naive_Art_Primitivism
  • 16: New_Realism
  • 17: Northern_Renaissance
  • 18: Pointillism
  • 19: Pop_Art
  • 20: Post_Impressionism
  • 21: Realism
  • 22: Rococo
  • 23: Romanticism
  • 24: Symbolism
  • 25: Synthetic_Cubism
  • 26: Ukiyo_e
• 文本 (text): 数据类型为字符串。

数据分割

• 训练集 (train): 包含 2000 个样本，总字节数为 918998490.0。

数据集大小

• 下载大小: 918865304 字节
• 数据集大小: 918998490.0 字节

配置

• 配置名称: default
• 数据文件:
  • 分割: train
  • 路径: data/train-*

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

WikiArt数据集通过从WikiArt艺术平台上收集大量艺术作品图像及其元数据构建而成。每幅作品均附有艺术家、流派、风格等标签信息，确保了数据的多样性和丰富性。数据集的构建过程严格遵循艺术史的分类标准，涵盖了从文艺复兴到现代艺术的广泛时期和风格，确保了其学术价值和实用性。

特点

WikiArt数据集的特点在于其广泛的覆盖范围和精细的标注。数据集包含了超过80,000幅艺术作品，涵盖了从抽象表现主义到写实主义的多种艺术风格。每幅作品均标注了艺术家、流派和风格信息，使得该数据集在艺术风格识别、艺术家分类等任务中具有极高的应用价值。此外，数据集的多样性还体现在其包含了不同时期、不同文化背景的艺术作品，为跨文化研究提供了丰富的素材。

使用方法

WikiArt数据集可用于多种艺术相关的研究任务，如艺术风格分类、艺术家识别、艺术流派分析等。研究人员可以通过加载数据集中的图像和标签信息，利用深度学习模型进行训练和测试。数据集的结构清晰，支持直接通过HuggingFace平台进行访问和下载，便于快速集成到现有的研究框架中。此外，数据集的丰富标注信息也为多任务学习提供了可能，使得研究者能够在同一数据集上进行多种任务的探索。

背景与挑战

背景概述

WikiArt数据集是一个专注于艺术领域的图像数据集，涵盖了从文艺复兴到现代艺术的广泛时期和风格。该数据集由WikiArt平台创建，旨在为艺术史研究、计算机视觉和机器学习领域提供丰富的视觉资源。数据集包含了超过80,000幅艺术作品，每幅作品都标注了艺术家、流派和风格等信息。这些信息不仅为艺术史学者提供了宝贵的研究材料，也为计算机视觉领域的图像分类、风格迁移等任务提供了高质量的训练数据。WikiArt数据集的创建标志着艺术与技术的深度融合，推动了艺术研究方法的革新。

当前挑战

WikiArt数据集在解决艺术图像分类和风格识别等问题时面临诸多挑战。首先，艺术作品的风格和流派具有高度的主观性和多样性，不同学者对同一作品的分类可能存在分歧，这为数据标注带来了困难。其次，艺术作品的图像质量参差不齐，部分作品因年代久远或保存不当而存在模糊、褪色等问题，影响了计算机视觉算法的性能。此外，数据集的构建过程中还面临着版权和隐私问题，部分艺术作品的版权归属复杂，获取合法授权成为一大难题。这些挑战不仅影响了数据集的完整性，也对相关领域的研究提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

WikiArt数据集在艺术风格识别和艺术家分类研究中扮演着重要角色。该数据集包含了大量艺术作品的图像及其对应的艺术家、风格和流派信息，为研究人员提供了一个丰富的资源库，用于训练和验证深度学习模型在艺术领域的应用。通过分析这些数据，研究者能够深入探讨不同艺术风格之间的差异与联系，进而推动艺术风格自动识别技术的发展。

实际应用

在实际应用中，WikiArt数据集被广泛用于艺术作品的自动分类和推荐系统。例如，博物馆和画廊可以利用该数据集训练模型，自动识别和分类馆藏作品，提升展览策划的效率。此外，艺术教育平台也可以借助该数据集开发智能推荐系统，根据用户的兴趣推荐相关艺术作品，增强学习体验。

衍生相关工作

基于WikiArt数据集，许多经典研究工作得以展开。例如，研究者开发了基于卷积神经网络的艺术风格分类模型，显著提升了分类精度。此外，该数据集还催生了多项关于艺术家风格演变的研究，揭示了不同艺术家在不同时期的创作特点。这些工作不仅丰富了艺术史的研究内容，也为艺术与人工智能的结合提供了新的思路。