Multimodal-Fatima/TinyImagenet_2k_validation

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- name: image
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'0': goldfish
'1': fire salamander
'2': American bullfrog
'3': tailed frog
'4': American alligator
'5': boa constrictor
'6': trilobite
'7': scorpion
'8': southern black widow
'9': tarantula
'10': centipede
'11': koala
'12': jellyfish
'13': brain coral
'14': snail
'15': sea slug
'16': American lobster
'17': spiny lobster
'18': black stork
'19': king penguin
'20': albatross
'21': dugong
'22': Yorkshire Terrier
'23': Golden Retriever
'24': Labrador Retriever
'25': German Shepherd Dog
'26': Standard Poodle
'27': tabby cat
'28': Persian cat
'29': Egyptian Mau
'30': cougar
'31': lion
'32': brown bear
'33': ladybug
'34': grasshopper
'35': stick insect
'36': cockroach
'37': praying mantis
'38': dragonfly
'39': monarch butterfly
'40': sulphur butterfly
'41': sea cucumber
'42': guinea pig
'43': pig
'44': ox
'45': bison
'46': bighorn sheep
'47': gazelle
'48': arabian camel
'49': orangutan
'50': chimpanzee
'51': baboon
'52': African bush elephant
'53': red panda
'54': abacus
'55': academic gown
'56': altar
'57': backpack
'58': baluster / handrail
'59': barbershop
'60': barn
'61': barrel
'62': basketball
'63': bathtub
'64': station wagon
'65': lighthouse
'66': beaker
'67': beer bottle
'68': bikini
'69': binoculars
'70': birdhouse
'71': bow tie
'72': brass memorial plaque
'73': bucket
'74': high-speed train
'75': butcher shop
'76': candle
'77': cannon
'78': cardigan
'79': automated teller machine
'80': CD player
'81': storage chest
'82': Christmas stocking
'83': cliff dwelling
'84': computer keyboard
'85': candy store
'86': convertible
'87': crane bird
'88': dam
'89': desk
'90': dining table
'91': dumbbell
'92': flagpole
'93': fly
'94': fountain
'95': freight car
'96': frying pan
'97': fur coat
'98': gas mask or respirator
'99': go-kart
'100': gondola
'101': hourglass
'102': iPod
'103': rickshaw
'104': kimono
'105': lampshade
'106': lawn mower
'107': lifeboat
'108': limousine
'109': magnetic compass
'110': maypole
'111': military uniform
'112': miniskirt
'113': moving van
'114': neck brace
'115': obelisk
'116': oboe
'117': pipe organ
'118': parking meter
'119': payphone
'120': picket fence
'121': pill bottle
'122': plunger
'123': police van
'124': poncho
'125': soda bottle
'126': potter's wheel
'127': missile
'128': punching bag
'129': refrigerator
'130': remote control
'131': rocking chair
'132': rugby ball
'133': sandal
'134': school bus
'135': scoreboard
'136': sewing machine
'137': snorkel
'138': sock
'139': sombrero
'140': space heater
'141': spider web
'142': sports car
'143': through arch bridge
'144': stopwatch
'145': sunglasses
'146': suspension bridge
'147': swim trunks / shorts
'148': syringe
'149': teapot
'150': teddy bear
'151': thatched roof
'152': torch
'153': tractor
'154': triumphal arch
'155': trolleybus
'156': turnstile
'157': umbrella
'158': vestment
'159': viaduct
'160': volleyball
'161': water jug
'162': water tower
'163': wok
'164': wooden spoon
'165': comic book
'166': fishing casting reel
'167': guacamole
'168': ice cream
'169': popsicle
'170': goose
'171': drumstick
'172': plate
'173': pretzel
'174': mashed potatoes
'175': cauliflower
'176': bell pepper
'177': lemon
'178': banana
'179': pomegranate
'180': meatloaf
'181': pizza
'182': pot pie
'183': espresso
'184': bee
'185': apron
'186': pole
'187': Chihuahua
'188': mountain
'189': cliff
'190': coral reef
'191': lakeshore
'192': beach
'193': acorn
'194': broom
'195': mushroom
'196': metal nail
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'198': slug
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# Dataset Card for "TinyImagenet_2k_validation"

[More Information needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)

### 数据集信息
特征项：
1. **image（图像）**：数据类型为图像
2. **label（标签）**：数据类型为类别标签，类别名称对应如下：
0: 金鱼（goldfish）
1: 火蝾螈（fire salamander）
2: 美洲牛蛙（American bullfrog）
3: 尾蟾（tailed frog）
4: 美洲短吻鳄（American alligator）
5: 红尾蚺（boa constrictor）
6: 三叶虫（trilobite）
7: 蝎子（scorpion）
8: 南方黑寡妇蜘蛛（southern black widow）
9: 狼蛛（tarantula）
10: 蜈蚣（centipede）
11: 考拉（koala）
12: 水母（jellyfish）
13: 脑珊瑚（brain coral）
14: 蜗牛（snail）
15: 海蛞蝓（sea slug）
16: 美洲螯龙虾（American lobster）
17: 棘刺龙虾（spiny lobster）
18: 黑鹳（black stork）
19: 帝企鹅（king penguin）
20: 信天翁（albatross）
21: 儒艮（dugong）
22: 约克夏㹴犬（Yorkshire Terrier）
23: 金毛寻回犬（Golden Retriever）
24: 拉布拉多寻回犬（Labrador Retriever）
25: 德国牧羊犬（German Shepherd Dog）
26: 标准贵宾犬（Standard Poodle）
27: 虎斑猫（tabby cat）
28: 波斯猫（Persian cat）
29: 埃及猫（Egyptian Mau）
30: 美洲狮（cougar）
31: 狮子（lion）
32: 棕熊（brown bear）
33: 瓢虫（ladybug）
34: 蝗虫（grasshopper）
35: 竹节虫（stick insect）
36: 蟑螂（cockroach）
37: 螳螂（praying mantis）
38: 蜻蜓（dragonfly）
39: 黑脉金斑蝶（monarch butterfly）
40: 粉蝶（sulphur butterfly）
41: 海参（sea cucumber）
42: 豚鼠（guinea pig）
43: 家猪（pig）
44: 牛（ox）
45: 美洲野牛（bison）
46: 大角羊（bighorn sheep）
47: 瞪羚（gazelle）
48: 阿拉伯单峰驼（arabian camel）
49: 红毛猩猩（orangutan）
50: 黑猩猩（chimpanzee）
51: 狒狒（baboon）
52: 非洲丛林象（African bush elephant）
53: 小熊猫（red panda）
54: 算盘（abacus）
55: 学术礼服（academic gown）
56: 祭坛（altar）
57: 背包（backpack）
58: 栏杆/扶手（baluster / handrail）
59: 理发店（barbershop）
60: 谷仓（barn）
61: 圆桶（barrel）
62: 篮球（basketball）
63: 浴缸（bathtub）
64: 旅行轿车（station wagon）
65: 灯塔（lighthouse）
66: 烧杯（beaker）
67: 啤酒瓶（beer bottle）
68: 比基尼（bikini）
69: 双筒望远镜（binoculars）
70: 鸟屋（birdhouse）
71: 领结（bow tie）
72: 黄铜纪念牌匾（brass memorial plaque）
73: 水桶（bucket）
74: 高速列车（high-speed train）
75: 肉铺（butcher shop）
76: 蜡烛（candle）
77: 加农炮（cannon）
78: 开襟羊毛衫（cardigan）
79: 自动柜员机（automated teller machine，ATM）
80: CD播放器（CD player）
81: 储物箱（storage chest）
82: 圣诞袜（Christmas stocking）
83: 悬崖民居（cliff dwelling）
84: 电脑键盘（computer keyboard）
85: 糖果店（candy store）
86: 敞篷车（convertible）
87: 鹤（crane bird）
88: 水坝（dam）
89: 书桌（desk）
90: 餐桌（dining table）
91: 哑铃（dumbbell）
92: 旗杆（flagpole）
93: 苍蝇（fly）
94: 喷泉（fountain）
95: 货运车厢（freight car）
96: 煎锅（frying pan）
97: 皮草大衣（fur coat）
98: 防毒面具/呼吸面罩（gas mask or respirator）
99: 卡丁车（go-kart）
100: 贡多拉（gondola）
101: 沙漏（hourglass）
102: iPod（iPod）
103: 人力车（rickshaw）
104: 和服（kimono）
105: 灯罩（lampshade）
106: 割草机（lawn mower）
107: 救生艇（lifeboat）
108: 豪华轿车（limousine）
109: 磁罗盘（magnetic compass）
110: 五月柱（maypole）
111: 军装（military uniform）
112: 超短裙（miniskirt）
113: 搬家货车（moving van）
114: 颈托（neck brace）
115: 方尖碑（obelisk）
116: 双簧管（oboe）
117: 管风琴（pipe organ）
118: 停车计时器（parking meter）
119: 付费电话（payphone）
120: 尖桩篱笆（picket fence）
121: 药瓶（pill bottle）
122: 柱塞疏通器（plunger）
123: 警用厢式车（police van）
124: 雨披（poncho）
125: 汽水瓶（soda bottle）
126: 陶艺轮（potter's wheel）
127: 导弹（missile）
128: 拳击沙袋（punching bag）
129: 冰箱（refrigerator）
130: 遥控器（remote control）
131: 摇椅（rocking chair）
132: 橄榄球（rugby ball）
133: 凉鞋（sandal）
134: 校车（school bus）
135: 记分牌（scoreboard）
136: 缝纫机（sewing machine）
137: 浮潜通气管（snorkel）
138: 短袜（sock）
139: 宽边大草帽（sombrero）
140: 空间加热器（space heater）
141: 蜘蛛网（spider web）
142: 跑车（sports car）
143: 下承式拱桥（through arch bridge）
144: 秒表（stopwatch）
145: 太阳镜（sunglasses）
146: 悬索桥（suspension bridge）
147: 泳裤（swim trunks / shorts）
148: 注射器（syringe）
149: 茶壶（teapot）
150: 泰迪熊（teddy bear）
151: 茅草屋顶（thatched roof）
152: 手电筒/火炬（torch）
153: 拖拉机（tractor）
154: 凯旋门（triumphal arch）
155: 无轨电车（trolleybus）
156: 旋转栅门（turnstile）
157: 雨伞（umbrella）
158: 圣衣（vestment）
159: 高架桥（viaduct）
160: 排球（volleyball）
161: 水罐（water jug）
162: 水塔（water tower）
163: 炒锅（wok）
164: 木勺（wooden spoon）
165: 漫画书（comic book）
166: 钓鱼抛竿轮（fishing casting reel）
167: 鳄梨酱（guacamole）
168: 冰淇淋（ice cream）
169: 冰棒（popsicle）
170: 鹅（goose）
171: 鼓槌（drumstick）
172: 盘子（plate）
173: 椒盐卷饼（pretzel）
174: 土豆泥（mashed potatoes）
175: 花椰菜（cauliflower）
176: 甜椒（bell pepper）
177: 柠檬（lemon）
178: 香蕉（banana）
179: 石榴（pomegranate）
180: 肉糕（meatloaf）
181: 披萨（pizza）
182: 肉馅派（pot pie）
183: 浓缩咖啡（espresso）
184: 蜜蜂（bee）
185: 围裙（apron）
186: 杆/柱（pole）
187: 吉娃娃犬（Chihuahua）
188: 山地（mountain）
189: 悬崖（cliff）
190: 珊瑚礁（coral reef）
191: 湖岸（lakeshore）
192: 海滩（beach）
193: 橡果（acorn）
194: 扫帚（broom）
195: 蘑菇（mushroom）
196: 金属钉（metal nail）
197: 链条（chain）
198: 蛞蝓（slug）
199: 橙子（orange）
3. **Attributes_LAION_ViT_H_14_2B_descriptors_text_davinci_003_full**：数据类型为字符串序列，为基于LAION_ViT_H_14_2B模型与text-davinci-003生成的完整属性描述文本
4. **Attributes_ViT_L_14_descriptors_text_davinci_003_full**：数据类型为字符串序列，为基于ViT_L_14模型与text-davinci-003生成的完整属性描述文本
5. **clip_tags_ViT_L_14_simple_specific**：数据类型为字符串，为ViT_L_14模型对应的CLIP简单专属标签
6. **clip_tags_ViT_L_14_ensemble_specific**：数据类型为字符串，为ViT_L_14模型对应的CLIP集成专属标签
7. **clip_tags_LAION_ViT_H_14_2B_simple_specific**：数据类型为字符串，为LAION_ViT_H_14_2B模型对应的CLIP简单专属标签
8. **clip_tags_LAION_ViT_H_14_2B_ensemble_specific**：数据类型为字符串，为LAION_ViT_H_14_2B模型对应的CLIP集成专属标签
9. **id**：数据类型为64位整数，为样本唯一标识ID

数据集划分：
- 验证集（validation）：占用字节数5104453.0，样本量2000
整体信息：下载大小3249857字节，数据集总存储大小5104453.0字节

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# 「TinyImagenet_2k_validation」数据集卡片

[需补充更多信息](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

"TinyImagenet_2k_validation"

数据集特征

• image: 图像数据类型
• label: 分类标签，包含以下类别：
  • 0: goldfish
  • 1: fire salamander
  • 2: American bullfrog
  • 3: tailed frog
  • 4: American alligator
  • 5: boa constrictor
  • 6: trilobite
  • 7: scorpion
  • 8: southern black widow
  • 9: tarantula
  • 10: centipede
  • 11: koala
  • 12: jellyfish
  • 13: brain coral
  • 14: snail
  • 15: sea slug
  • 16: American lobster
  • 17: spiny lobster
  • 18: black stork
  • 19: king penguin
  • 20: albatross
  • 21: dugong
  • 22: Yorkshire Terrier
  • 23: Golden Retriever
  • 24: Labrador Retriever
  • 25: German Shepherd Dog
  • 26: Standard Poodle
  • 27: tabby cat
  • 28: Persian cat
  • 29: Egyptian Mau
  • 30: cougar
  • 31: lion
  • 32: brown bear
  • 33: ladybug
  • 34: grasshopper
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  • 36: cockroach
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  • 40: sulphur butterfly
  • 41: sea cucumber
  • 42: guinea pig
  • 43: pig
  • 44: ox
  • 45: bison
  • 46: bighorn sheep
  • 47: gazelle
  • 48: arabian camel
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  • 50: chimpanzee
  • 51: baboon
  • 52: African bush elephant
  • 53: red panda
  • 54: abacus
  • 55: academic gown
  • 56: altar
  • 57: backpack
  • 58: baluster / handrail
  • 59: barbershop
  • 60: barn
  • 61: barrel
  • 62: basketball
  • 63: bathtub
  • 64: station wagon
  • 65: lighthouse
  • 66: beaker
  • 67: beer bottle
  • 68: bikini
  • 69: binoculars
  • 70: birdhouse
  • 71: bow tie
  • 72: brass memorial plaque
  • 73: bucket
  • 74: high-speed train
  • 75: butcher shop
  • 76: candle
  • 77: cannon
  • 78: cardigan
  • 79: automated teller machine
  • 80: CD player
  • 81: storage chest
  • 82: Christmas stocking
  • 83: cliff dwelling
  • 84: computer keyboard
  • 85: candy store
  • 86: convertible
  • 87: crane bird
  • 88: dam
  • 89: desk
  • 90: dining table
  • 91: dumbbell
  • 92: flagpole
  • 93: fly
  • 94: fountain
  • 95: freight car
  • 96: frying pan
  • 97: fur coat
  • 98: gas mask or respirator
  • 99: go-kart
  • 100: gondola
  • 101: hourglass
  • 102: iPod
  • 103: rickshaw
  • 104: kimono
  • 105: lampshade
  • 106: lawn mower
  • 107: lifeboat
  • 108: limousine
  • 109: magnetic compass
  • 110: maypole
  • 111: military uniform
  • 112: miniskirt
  • 113: moving van
  • 114: neck brace
  • 115: obelisk
  • 116: oboe
  • 117: pipe organ
  • 118: parking meter
  • 119: payphone
  • 120: picket fence
  • 121: pill bottle
  • 122: plunger
  • 123: police van
  • 124: poncho
  • 125: soda bottle
  • 126: potters wheel
  • 127: missile
  • 128: punching bag
  • 129: refrigerator
  • 130: remote control
  • 131: rocking chair
  • 132: rugby ball
  • 133: sandal
  • 134: school bus
  • 135: scoreboard
  • 136: sewing machine
  • 137: snorkel
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  • 140: space heater
  • 141: spider web
  • 142: sports car
  • 143: through arch bridge
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  • 147: swim trunks / shorts
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  • 150: teddy bear
  • 151: thatched roof
  • 152: torch
  • 153: tractor
  • 154: triumphal arch
  • 155: trolleybus
  • 156: turnstile
  • 157: umbrella
  • 158: vestment
  • 159: viaduct
  • 160: volleyball
  • 161: water jug
  • 162: water tower
  • 163: wok
  • 164: wooden spoon
  • 165: comic book
  • 166: fishing casting reel
  • 167: guacamole
  • 168: ice cream
  • 169: popsicle
  • 170: goose
  • 171: drumstick
  • 172: plate
  • 173: pretzel
  • 174: mashed potatoes
  • 175: cauliflower
  • 176: bell pepper
  • 177: lemon
  • 178: banana
  • 179: pomegranate
  • 180: meatloaf
  • 181: pizza
  • 182: pot pie
  • 183: espresso
  • 184: bee
  • 185: apron
  • 186: pole
  • 187: Chihuahua
  • 188: mountain
  • 189: cliff
  • 190: coral reef
  • 191: lakeshore
  • 192: beach
  • 193: acorn
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数据集分割

• validation: 包含2000个样本，数据量大小为5104453.0字节

数据集大小

• 下载大小: 3249857字节
• 数据集大小: 5104453.0字节