Meta-Album

该数据集是一个包含来自10个领域的40个图像分类数据集的元数据集，专为跨领域元学习挑战而设计。它支持任意“方式”（2-20种）和“射击”（1-20次）的任务配置，并在NeurIPS'22竞赛中被使用。该数据集规模涵盖40个来自10个不同领域的数据集，其任务是为任意方式任意射击的跨领域元学习问题提供支持。

This dataset is a meta-dataset consisting of 40 image classification datasets across 10 distinct domains, specifically designed for cross-domain meta-learning challenges. It supports task configurations with arbitrary "ways" (2–20 classes) and "shots" (1–20 samples per class), and was utilized in the NeurIPS 2022 competition. This dataset encompasses 40 datasets from 10 different domains, aiming to support arbitrary-way, arbitrary-shot cross-domain meta-learning tasks.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Meta-Album是一个包含10个领域40个图像分类数据集的元数据集，专为跨领域元学习设计，支持多种任务配置，并应用于NeurIPS'22竞赛。