因此,FGVC-Aircraft数据集应运而生,它为我们提供了一个包含10,200张图像、涵盖102种不同飞机型号变体的精细数据集。 二、数据集的构成与特点 FGVC-Aircraft数据集的构成非常精细,每张图像中的飞机都被精确地标注了边界框和层次化的飞机型号标签。这些标签不仅包含了飞机的型号、变体、家族,还进一步细分到了制造商。...
FGVC-Aircraft contains 10,200 images of aircraft, with 100 images for each of 102 different aircraft model variants, most of which are airplanes. The (main) aircraft in each image is annotated with a tight bounding box and a hierarchical airplane model l
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 bounding box 和...
FGVC Aircraft(按类别文件夹存放)精FGVC Aircraft(按类别文件夹存放) 喜爱 14 数据集仅包含图片文件,并已根据类别以文件夹形式存放。来源:https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/fgvc-aircraft/ 一 一卓 1枚 其他 cv 4 725 2021-05-05 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 数据集介绍 ...
Zero-Shot Learning on FGVC-Aircraft Leaderboard Dataset View Accuracy by Date Created with Highcharts 9.3.0ACCURACYZLaPZLaPOther modelsModels with highest Accuracy5. Apr28.9752929.02529.0529.07529.129.125 Filter:untagged Edit Leaderboard RankModelAccuracyPaperCodeResultYearTags...
Add a description, image, and links to thefgvc-aircrafttopic page so that developers can more easily learn about it. Add this topic to your repo To associate your repository with thefgvc-aircrafttopic, visit your repo's landing page and select "manage topics."...
MATLAB.rar_aircraft recognition_七阶hu不变距_差影法_飞机 分割_飞机识别 可见光图像飞机目标识别 模糊差影法 改进自适应阈值分割法 七阶Hu不变距 上传者:weixin_42662605时间:2022-07-15 飞机型号识别数据集(05)-飞机分类数据集-飞机目标检测数据集-军机识别-飞机检测-目标检测 ...
51CTO博客已为您找到关于FGVC-Aircraft数据集的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及FGVC-Aircraft数据集问答内容。更多FGVC-Aircraft数据集相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
【北大团队开源多模态大模型Finedefics】北京大学彭宇新教授团队系统地分析了多模态大模型在细粒度视觉识别上所需的 3 项能力:对象信息提取能力、类别知识储备能力、对象 - 类别对齐能力,发现了「视觉对象与细粒度子类别未对齐」是限制多模态大模型的细粒度视觉识别能力的关键问题,并提出了细粒度多模态大模型 Finedefi...
data_path = '<the-path-to>/FGVC_Aircraft' os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" train(nb_epoch=200, # number of epoch batch_size=16, # batch size store_name='Results_FGVC_Aircraft_ResNet50', # folder for output