CUB-200-2011|图像分类数据集|细粒度分类数据集

displayName: CUB-200-2011 (Caltech-UCSD Birds-200-2011)
labelTypes:
- Multi Attributes Classification
- Classification
license:
- CUB-200-2011 Custom
mediaTypes:
- Image
paperUrl: https://arxiv.org/abs/1709.00340
publishDate: ""
publishUrl: http://www.vision.caltech.edu/datasets/cub_200_2011/
publisher:
- Allan Lab
tags:
- Bird
taskTypes:
- Image Classification
- Fine Grained Image Classification
- Attribute-based Image Recognition
- Part Localization
- Object Detection

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# 数据集介绍
## 简介
Caltech-UCSD Birds-200-2011 (CUB-200-2011) 数据集是用于细粒度视觉分类任务的最广泛使用的数据集。它包含属于鸟类的 200 个子类别的 11,788 张图像，其中 5,994 张用于训练，5,794 张用于测试。每个图像都有详细的注释：1 个子类别标签、15 个部分位置、312 个二进制属性和 1 个边界框。文本信息来自 Reed 等人。他们通过收集细粒度的自然语言描述来扩展 CUB-200-2011 数据集。为每个图像收集十个单句描述。自然语言描述是通过 Amazon Mechanical Turk (AMT) 平台收集的，要求至少 10 个单词，没有任何子类别和动作信息。
## 引文
```
@article{wah2011caltech,
title={The caltech-ucsd birds-200-2011 dataset},
author={Wah, Catherine and Branson, Steve and Welinder, Peter and Perona, Pietro and Belongie, Serge},
year={2011},
publisher={California Institute of Technology}
}
```

## Download dataset
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数据集介绍

构建方式

CUB-200-2011数据集的构建基于对200种鸟类的详细分类，涵盖了11,788张高质量图像。每张图像均经过精心标注，包括鸟类的种类、部位、姿态等多维度信息。数据集的构建过程中，研究者们采用了多角度拍摄和精细标注的方法，确保了图像数据的多样性和准确性，为后续的图像识别和分类研究提供了坚实的基础。

使用方法

CUB-200-2011数据集广泛应用于计算机视觉领域的研究，特别是鸟类分类和细粒度识别任务。研究者可以通过加载数据集，利用深度学习模型进行训练和验证，以提升模型在鸟类识别任务中的表现。此外，数据集的多维度标注信息也可用于多任务学习，如姿态估计和部位检测，进一步拓展了其在学术研究和实际应用中的价值。

背景与挑战

背景概述

CUB-200-2011数据集，由Wah等人于2011年发布，是细粒度图像分类领域的重要基准。该数据集包含了200种鸟类的11,788张图像，每种鸟类均有详细的注释信息，包括物种名称、图像边界框、部位标注等。这一数据集的推出，极大地推动了细粒度图像识别技术的发展，为研究人员提供了一个标准化的测试平台，促进了算法在复杂场景下的性能提升。CUB-200-2011不仅在学术界引起了广泛关注，也在实际应用中展现了其价值，如野生动物监测和生物多样性研究等领域。

当前挑战

尽管CUB-200-2011数据集在细粒度图像分类中具有重要地位，但其构建过程中也面临诸多挑战。首先，鸟类图像的多样性极高，包括不同的姿态、光照条件和背景复杂度，这增加了特征提取和分类的难度。其次，数据集中的图像分辨率不一，部分图像质量较低，影响了模型的训练效果。此外，细粒度分类要求对目标的微小差异进行精确识别，这对算法的鲁棒性和准确性提出了更高要求。最后，数据集的标注工作繁琐且耗时，确保标注的准确性和一致性是一个持续的挑战。

发展历史

创建时间与更新

CUB-200-2011数据集由Wah等人于2011年创建，旨在为细粒度图像分类研究提供一个标准化的基准。该数据集在创建后未有官方更新记录。

重要里程碑

CUB-200-2011数据集的发布标志着细粒度图像分类领域的一个重要里程碑。它包含了200种鸟类的11,788张图像，每张图像都带有详细的注释，包括鸟类的种类、部位和属性。这一数据集极大地推动了计算机视觉领域中细粒度分类算法的发展，尤其是在深度学习技术兴起后，许多研究者利用该数据集验证和改进其模型。

当前发展情况

CUB-200-2011数据集至今仍是细粒度图像分类研究中的重要资源。尽管近年来出现了更多大规模和多样化的数据集，CUB-200-2011因其高质量的注释和相对较小的规模，仍然被广泛用于算法开发和评估。该数据集的持续使用证明了其在学术界和工业界的影响力，同时也反映了细粒度分类任务在实际应用中的重要性，如生物多样性监测和农业自动化。

发展历程

• CUB-200-2011数据集首次发表，包含200种鸟类共11,788张图像，每张图像标注了20个属性。

  2011年
• CUB-200-2011数据集首次应用于鸟类分类研究，显著提升了模型在细粒度分类任务中的表现。

  2012年
• CUB-200-2011数据集被广泛应用于细粒度图像识别领域，成为该领域的标准基准数据集之一。

  2014年
• CUB-200-2011数据集在深度学习模型中的应用进一步深化，推动了细粒度图像识别技术的发展。

  2017年
• CUB-200-2011数据集的标注信息被用于研究图像属性与分类性能之间的关系，为数据集的进一步优化提供了理论基础。

  2020年

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉领域，CUB-200-2011数据集以其丰富的鸟类图像和详细的注释信息，成为细粒度图像分类的经典基准。研究者们利用该数据集训练和评估模型，以区分200种不同鸟类的细微特征。通过分析鸟类的颜色、形态和环境背景，模型能够实现高精度的分类任务，从而推动了细粒度分类技术的发展。

解决学术问题

CUB-200-2011数据集解决了细粒度图像分类中的关键问题，即如何在大量相似类别中准确识别和区分对象。该数据集通过提供高质量的图像和详细的注释，帮助研究者开发和验证新的算法，从而提高了分类模型的性能。此外，它还促进了多模态学习和深度学习技术在细粒度分类中的应用，为相关领域的研究提供了坚实的基础。

实际应用

在实际应用中，CUB-200-2011数据集的成果广泛应用于生态学、野生动物保护和农业监测等领域。例如，通过自动识别鸟类种类，研究人员可以更有效地进行物种调查和生态监测，从而保护濒危物种。此外，农业领域利用该数据集开发的模型可以实时监测鸟类对农作物的损害，为精准农业提供技术支持。

数据集最近研究

最新研究方向

在计算机视觉领域，CUB-200-2011数据集因其丰富的鸟类图像和详细的注释而备受关注。最新研究方向主要集中在利用深度学习技术提升图像分类和细粒度识别的准确性。研究者们通过引入注意力机制和多尺度特征融合，显著提高了模型对鸟类细微特征的捕捉能力。此外，跨域适应和数据增强技术也被广泛应用于解决数据集偏差和样本不足的问题，从而推动了鸟类识别系统在实际应用中的鲁棒性和泛化能力。这些研究不仅深化了对细粒度分类问题的理解，也为其他生物多样性研究提供了技术支持。

相关研究论文

• Stanford University Dataset CUB-200-2011

  Stanford University · 2011年
• Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution

  University of California, Berkeley · 2020年
• Deep Residual Learning for Image Recognition

  Microsoft Research · 2016年
• Attention is All You Need

  Google Brain · 2017年
• EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

  Google Research · 2019年