MIT-States 零次学习数据集

MIT-States 是一个研究图像检索中的状态转化的数据集。该数据集共有 245 个 object class (e.g., fish, persimmon, room) 、 115 个 attribute (e.g., mossy, deflated, dirty)，以及约 53,000 幅图像。

MIT-States数据集是一款用于图像检索领域状态转换问题研究的数据集。该数据集共涵盖245个目标类别（object class，例如鱼类、柿子、房间等）、115个属性（attribute，例如长满苔藓、干瘪、污浊等），以及约5.3万幅图像。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

MIT-States 零次学习数据集是一个用于研究图像检索中状态转化的数据集，包含245个object class、115个attribute和约53,000幅图像，平均每个目标实例由9个属性中的1个进行修改。该数据集适用于多模态、图像分类和图像理解的研究。