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...
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...
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...
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,每张图像均提供图像类标记信息。 3 本节案例 3.1 案例简介 使用迁移学习对预训练模型进行微调,让...
在将CUB-200-2011数据集转换为COCO格式的过程中,需要将原始的数据集标注信息进行整理和重构。需要创建一个用于存储COCO格式标注信息的json文件,该文件包括对数据集的整体描述、图像信息、类别信息和标注信息等。需要将CUB-200-2011数据集中的图片按照COCO格式的要求进行重新命名,并将其复制到COCO格式的数据集文件夹中。
连续学习中PermutedMNIST、SplitMNIST、SplitCIFAR10、SplitCIFAR100、Core50、CUB200数据集下载,及Python实现连续学习Baseline 1 介绍 (1)连续学习概念 连续学习(Continual Learning)是一种机器学习范式,它模拟人类和动物学习新知识时能够不断积累经验而不遗忘旧知识的能力。在连续学习中,模型需要能够在接收新任务或新数据...
一、cub_200_2011数据集简介 cub_200_2011数据集是一个用于鸟类识别和分类的图像数据集，其中包含了200种不同鸟类共计约6000张图像。每张图像都有对应的类别标注和边界框标注，以及对应的xml格式的标注文件。这一数据集被广泛应用于计算机视觉领域的研究和实验中，成为了一个重要的基准数据集。二、cub_200_2011 ...
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...
数据集介绍CUB200-2011鸟类细粒度数据集(Caltech-UCSD Birds-200-2011)包含200个类别的鸟类图像。 类别数量:200 图像数量:11,788 数据来源:http://www.vision.caltech.edu/visipedia/CUB-200-2011.html展开 文件列表 Caltech-UCSD Birds-200-2011.tar segmentations.tgz CUB_200_2011.pdf Caltech-UCSD Birds-...
Caltech-UCSD BIRDS-200-2011(CUB-200-2011)数据集是用于细粒度可视化分类任务的最广泛的数据集。它包含了属于鸟类的200个亚类的11,788幅图像,其中5,994幅用于训练,5,794幅用于测试。每个图像都有详细的注释:1个子类别标签,15个零件位置,312个二进制属性和1个包围框。文本信息来自[Reed等人](https://paperswi...