数据集: CUB-200,共200种不同种类的鸟 使用网络: bilinear cnn 2、数据集读取 使用torch.utils.data里的data函数实现编写过程,分为__init__、__len__、__getitem__三个模块, init: 完成某些参数的初始定义 len: 获取数据集的总数 getitem: 读取每幅图像和标签 class cub_dataset(Dataset): def __init__...
Omniglot数据集是由来自50种不同语言的1,623个手写字符构成的,每个字符都有20个不同的笔迹,这就构成了一个样本类别极多(1623种),但每种类别的样本数量极少(20个)的小样本手写字符数据集。使用中通常选择1200种字符作为训练集,剩余的423种字符作为验证集,并通过旋转90°,180°和270°进行数据集扩张,每张图片通过...
属于细粒度图像分类领域，该方法包括：获取细粒度图像的所有类别，结合每个类别的具体特征设定类别 prompt 模板；整理细粒度图像数据集；分别对图片和类别信息进行向量化模型编码，得到图像向量和文本向量；对候选信息进行检索召回；对待分类的无标签图像样本及其检索召回的图像集、文本信息集和类别信息集，经过多模态大模型，...
数据集简介 数据集名称: FGVC- Aircraft 飞机精细视觉分类数据集 发布机构: University of Oxford 牛津大学 原始发布地址: https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/fgvc-aircraft/ 简介: FGVC-Aircraft 全称 Fine-Grained Visual Classification of Aircraft,是一个飞机分类数据集。该数据集中每张飞机图像都用 bound...
摘㊀要:为了提高计算机视觉领域细粒度分类方法性能,采用双线性卷积神经网络(B-CNN)对其进行建模研究㊂以StanfordCars 汽车数据集为研究对象,开展细粒度图像分类分析㊂对B-CNN 进行阐述㊂应用了组归一化㊁dropout 技巧,调整可训练参数,并在汽车数据集上进行试验㊂比较了经典卷积神经网络和B-CNN㊂在网络训练中...
数据集包含25,279张蝴蝶🦋图像,涵盖200个物种,116属,23个亚科和5个科的四个不同级别,用于细粒度图像分类研究 数据说明 数据集包含以下文件: images_small:200类蝴蝶,总共25279张图像,每类图像对应一个子文件夹; Butterfly200_train_release.txt:每条内容包含蝴蝶类别、类别名称、图片编号、类别编号、属编号、亚...
细粒度图像分类算法全解,附数据集总结! O细粒度图像分类算法全解,附数据集总结! 细粒度图像分类算法全解,附数据集总结!在传统图像分类中,无论重要判别区域占整个图像的比重有多大,都会对整张图片一视同仁的提取特征,但在一些判别区域占图......
公共数据集> FGSCR-42(遥感图像中的细粒度船舶分类)FGSCR-42(遥感图像中的细粒度船舶分类) 10 由9320 张不同空间分辨率的光学卫星图像组成。包含 9320 个船舶实例(其分类为:1 个图像 = 1 个实例)。图像的大小范围从大约 50 × 50 到大约 1500 × 1500 像素。
利用大型语言模型(LLMs)和文本到图像的生成模型来合成大规模的图像标题数据集。提出的SynCLR方法使用合成数据通过对比学习学得的视觉表征在多个下游任务中表现良好。生成的数据可以无限扩展,并可以根据需要控制数据质量和多样性。对比其它自监督学习方法和有监督学习方法,SynCLR在ImageNet分类、细粒度分类任务和ADE20k语义...
目前,细粒度图像分类技术已经成为图像分析的重要部分。细粒度分类对于当前人们的生产与生活过程也具有主要的现实意义[1-3]。相同种类的各个亚种间存在局部差异,各子类取决于差异部分。以汽车不同位置的车灯数据集为例,该数据集在细粒度分类的过程中存在某些特定图像难以准确标注的问题[4-7]。对于计算机视觉领域而言,...