VisDA 2017 领域自适应数据集

VisDA 全称 Visual Domain Adaptation，是一个针对领域自适应的、从仿真器到现实环境的数据集。训练、验证和测试三个领域共包含 12 类 28 万张图像，训练图像是同一物体在不同情况下生成的，验证图像源于 MSCOCO 。

VisDA, short for Visual Domain Adaptation, is a domain adaptation dataset targeting the shift from simulation environments to real-world scenarios. It contains a total of 280,000 images across 12 categories in its training, validation and test domains. The training images are generated for the same objects under various conditions, while the validation images are sourced from MSCOCO.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

VisDA 2017是一个针对领域自适应的数据集，包含12类28万张图像，训练数据由仿真器生成，验证数据来自MSCOCO，旨在解决领域迁移问题。数据集大小为9.49 GB，发布于3年前。