Stanford_Cars

displayName: Stanford Cars
labelTypes:
- Classification
license:
- Stanford_Cars Custom
mediaTypes:
- Image
paperUrl: http://vision.stanford.edu/pdf/3drr13.pdf
publishDate: "2013"
publishUrl: https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html
publisher:
- Stanford University
- Max Planck Institute for Informatics
tags:
- Car
taskTypes:
- Image Classification
- Image Generation
- Fine Grained Image Classification
- Neural Architecture Search
- Continual Learning
- Image Clustering
- Few Shot Image Classification

---
# 数据集介绍
## 简介
Cars数据集包含196类汽车的16,185图像。数据被分成8,144训练图像和8,041测试图像，其中每个类被大致分成50-50。类别通常在品牌，型号，年份，例如2012特斯拉Model S或2012 BMW M3 coupe的级别。

## 引文

```
"@INPROCEEDINGS{6755945,
author={Krause, Jonathan and Stark, Michael and Deng, Jia and Fei-Fei, Li},
booktitle={2013 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops},
title={3D Object Representations for Fine-Grained Categorization},
year={2013},
volume={},
number={},
pages={554-561},
doi={10.1109/ICCVW.2013.77}}"
```

## Download dataset
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displayName: 斯坦福汽车数据集（Stanford Cars）
labelTypes:
- 分类
license:
- 斯坦福汽车自定义许可（Stanford_Cars Custom）
mediaTypes:
- 图像
paperUrl: http://vision.stanford.edu/pdf/3drr13.pdf
publishDate: "2013年"
publishUrl: https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html
publisher:
- 斯坦福大学
- 马克斯·普朗克信息学研究所
tags:
- 汽车
taskTypes:
- 图像分类
- 图像生成
- 细粒度图像分类
- 神经网络架构搜索
- 持续学习
- 图像聚类
- 少样本图像分类

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# 数据集介绍
## 简介
斯坦福汽车数据集包含196类汽车的16185张图像，数据集被划分为8144张训练图像与8041张测试图像，各类别样本比例大致为5:5。类别通常按照品牌、型号及生产年份划分，例如2012款特斯拉Model S或2012款宝马M3双门轿跑车。

## 引文

"@INPROCEEDINGS{6755945,
author={Krause, Jonathan and Stark, Michael and Deng, Jia and Fei-Fei, Li},
booktitle={2013 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops},
title={3D Object Representations for Fine-Grained Categorization},
year={2013},
volume={},
number={},
pages={554-561},
doi={10.1109/ICCVW.2013.77}}"

## 数据集下载
:modelscope-code[]{type="git"}

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Stanford_Cars数据集是一个用于细粒度图像分类的汽车图像数据集，包含196类汽车的16,185张图像，分为8,144张训练图像和8,041张测试图像。该数据集由斯坦福大学和马克斯·普朗克信息学研究所发布，主要用于图像分类、图像生成等计算机视觉任务。