细粒度类型数据集汇总

$\"收藏此主题\"$

头文字O

0粉丝
0精华
1492帖子

用户：头文字O
等级：Lv1
地区：

发表于 2020-01-05 20:22

| 只看楼主 | 申请车主认证 | 申请精华

您好，精华帖至少要有9张图片，文字不少100个字！并且是原创内容，布局合理。
查看精华帖标准>>

楼主电梯直达楼

今天为大家介绍一类数据集：细粒度类型数据，本次介绍的几种数据集涵盖多个领驭，包括动植物、飞机、零售业、汽车等。部分数据集小编已经下载好了，文末获取哦～

CUB-200-2011 鸟类数据集：

数据集地址：http://www.vision.caltech.edu/visipedia/CUB-200-2011.html

Caltech-UCSD Birds-200-2011 (CUB-200-2011) 是 CUB-200 dataset 的一个扩充版本，每个类的图像数量大概增加两倍和新的部位注释。

（1）类型数目: 200

（2）图像总数目: 11,788

（3）每张图片的标注信息: 15 Part Locations, 312 Binary Attributes, 1 Bounding Box

该数据集是细粒度图像类型最广泛使用的基准。该数据集涵盖了 200 种鸟类，其中包括 5994 张训练图像和 5794 张测试图像。除类型标签外，每个图像都会用 1 个边界框、15 个零件关键点和 312 个属性进行进一步注释。

Stanford Dogs Dataset 狗类数据集

数据集地址：http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/

斯坦福狗数据集：训练数据为 120 个品种狗狗的照片，共 10222 张。共 10357 张测试样本。它是 ImageNet 数据集的之类，可以用作细粒度类型。

相关竞赛：https://www.kaggle.com/c/dog-breed-identification

Stanford Cars 汽车数据集

数据集地址：https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html

数据集组成：包含 196 种车辆的 16,185 张照片；其中训练集 8144，测试集 8041；
关键特点包括：车辆制造商、款式、生产日期（比如：2012 Tesla Model S）；

相关论文：3D Object Representations for Fine-Grained Categorization，Jonathan Krause, Michael Stark, Jia Deng, Li Fei-Fei

102 Category Flower Dataset 花朵数据集：

数据集地址：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/102/index.html

数据集由 102 类产自英国的花卉组成。每类由 40-258 张图片组成。总共 8189 张 jpg 图片

相关竞赛：https://www.kaggle.com/wassimseifeddine/102flowersdataset

FGVC-Aircraft Benchmark 飞机数据

数据集地址：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/fgvc-aircraft/

数据集包含 10,200 架飞机的图像，其中 102 种差异飞机，每一种都具有 100 张图像。数据集按照四个层级结构进行划分，从细到粗区别是：
ModelVariant：102 个类型Family：70 个类型Manufacturer：41 个类型
相关论文：Fine-Grained Visual Classification of Aircraft https://arxiv.org/abs/1306.5151

DeepFashion 衣服服装数据集

DeepFashion 是香港中文大学开放的一个 large-scale 数据集。包含 80 万张图片，包含差异角度，差异场景，买家秀，买家秀等图片。

每张图片也有非常丰富的标注信息，包括 50 类型别，1000 种属性，Bbox，特点点。

还有约 30 万的差异姿势 / 差异场景的图片 pairs。

数据集地址：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/DeepFashion.html

RPC 零售商品数据集：

数据集地址：https://rpc-dataset.github.io/

RPC 数据集是旷视南京研究院发布了一个新零售自动结算场景下的大型商品数据集，无论商品类型（达 200）还是图像总量（达 83k）均是目前该领驭之最。

相关链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/55627416

关注『机器视觉CV』公众号回复『细粒度』获取部分数据集。