cub-200-2011分类含200个鸟类细分类别。其图像数据主要源自真实自然场景拍摄。数据集中图像分辨率各有不同。这些分类覆盖多种常见与罕见鸟类。分类依据包括鸟类外观形态特征。数据有超过万张不同鸟类的图像。图像背景包含树林草地等多样环境。有的类别图像数量较多达几百张。部分鸟类姿态在图像中丰富多变。图像色彩丰富能...
CUB-200数据集共包含两个文件夹,分别是images和annotations。让我们依次来看每个文件夹的作用和结构。 1. images文件夹 images文件夹是CUB-200数据集中存放图像的主要文件夹,它包含了所有200种鸟类的图片。这些图片按鸟类编号进行了组织,每个鸟类都有一个单独的文件夹。 以鸟类编号001为例,该文件夹的路径为./images...
CUB200数据集是细粒度图像识别领域的基准数据集,该数据集共有11788张鸟类图像,包含200类鸟类子类,其中训练数据集有5994张图像,测试集有5794张图像。每张图像均提供了图像类标记信息,图像中鸟的bounding box,鸟的关键part信息,以及鸟类的属性信息。 所以CUB数据集也能用于鸟类目标检测模型训练,可以使用如下代码将原始CUB...
细粒度分类的关键:提取有辨识力的特征(类似人眼对狗的品种的分类,提取出狗的最有特点的区域进行品种分类,类比到卷积神经网络,卷积网络提取出自己感兴趣的区域)是提升效果 的关键 2.2 CUB-200数据集组成 CUB-200数据集由加州理工学院在2010年提出的细粒度数据集,也是目前细粒度分类识别研究的基准图像数据集,共有1178...
该数据集由加州理工学院在2010年提出的细粒度数据集,也是目前细粒度分类识别研究的基准图像数据集。 该数据集共有11788张鸟类图像,包含200类鸟类子类,其中训练数据集有5994张图像,测试集有5794张图像,每张图像均提供了图像类标记信息,图像中鸟的bounding box,鸟的关键part信息,以及鸟类的属性信息。编辑...
CUB-200数据集是一个用于鸟类识别的数据集,其中包含了200种不同鸟类的图像。每个图像都有相应的文本标签,用于描述图像中的鸟类。这些文本标签通常是鸟类的学名或通用名称,以便在进行机器学习或深度学习任务时,可以使用这些标签来训练模型进行鸟类识别。在数据集中,每个图像都有对应的文本标签,以便进行监督学习的训练和测...
cub200数据集使用 cub200数据集使用 Cub200数据集涵盖200个鸟类物种的图像数据。其图像总数达11788张 ，为研究提供丰富素材。数据集中图像分辨率多样，适应不同需求。图像包含多种拍摄角度的鸟类画面。有不同季节下鸟类的各类状态图像。数据集划分了训练集和测试集 。训练集包含约8000张图像用于模型学习。测试集大概3700...
小样本图像分类常用数据集之一, 11788张图,图片大小84x84 200类训练集:验证集:测试集=100:50:50 R.K.Van 1枚 GPL 2 FSL 1 22 2021-05-11 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 cub-200-2011.zip cub-200-2011.zip (1099.18M) 下载 File Name Size Update Time cub-200-2011/Caltech-UCSD ...
简介:【细粒度】由CUB_200_2011数据集展开讲解细粒度分类任务 什么是细粒度分类 细粒度分类是一种机器学习任务,旨在将输入的数据分成具有高度相似性的细粒度类别。细粒度分类通常是针对具有相似外观但具有微小差异的对象或图像进行分类。相比于传统的分类任务,细粒度分类需要更细致的特征提取和模型训练,因为要区...
The Caltech-UCSD Birds-200-2011 (CUB-200-2011) dataset is the most widely-used dataset for fine-grained visual categorization task. It contains 11,788 images of 200 subcategories belonging to birds, 5,994 for training and 5,794 for testing. Each image ha