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OfficeHome数据集的标签文件

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简介:
OfficeHome数据集的标签文件包含了一个大规模办公场景视觉识别的数据集合,包括各类办公图像及其详细分类标签,旨在促进跨域计算机视觉研究。 Office-Home 数据集是一种用于评估基于域自适应的深度学习算法的数据集,包含了在办公环境和家庭中常见的65类目标图像。该数据集中包含4个领域,并且这些领域的域差异较大,数据集规模也比前一个数据集要大。 Office-Home 数据集由来自4个不同领域的图像组成:Art(Ar)、Clipart(Cl)、Product(Pr)和Real World(Rw)。其中: - Art 领域包含素描、绘画及装饰品等形式的艺术图像,共有2,427张。 - Clipart 领域包括各种剪贴画图像,共计有4,365张。 - Product 领域则拥有无背景物体的图像共4,439张。 - Real World 领域包含普通相机拍摄下的物体图像,共有4,357张。 此资源提供了Art、Clipart、Product和Real World四个领域的标签文件。

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客服
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  • OfficeHome
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    OfficeHome数据集的标签文件包含了一个大规模办公场景视觉识别的数据集合,包括各类办公图像及其详细分类标签,旨在促进跨域计算机视觉研究。 Office-Home 数据集是一种用于评估基于域自适应的深度学习算法的数据集,包含了在办公环境和家庭中常见的65类目标图像。该数据集中包含4个领域,并且这些领域的域差异较大,数据集规模也比前一个数据集要大。 Office-Home 数据集由来自4个不同领域的图像组成:Art(Ar)、Clipart(Cl)、Product(Pr)和Real World(Rw)。其中: - Art 领域包含素描、绘画及装饰品等形式的艺术图像,共有2,427张。 - Clipart 领域包括各种剪贴画图像,共计有4,365张。 - Product 领域则拥有无背景物体的图像共4,439张。 - Real World 领域包含普通相机拍摄下的物体图像,共有4,357张。 此资源提供了Art、Clipart、Product和Real World四个领域的标签文件。
  • OfficeHome-RealWorld部分修正版
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    OfficeHome-RealWorld部分数据集修正版是对原始OfficeHome数据集的部分子集进行了更新和错误修正的版本,旨在为办公与家庭场景下的图像识别提供更准确、全面的数据支持。 OfficeHome图像数据集是计算机视觉领域的重要资源之一,主要用于研究跨域对象识别问题。该数据集由四个不同的领域组成:Artistic(艺术风格)、Clipart(剪贴画)、Product(商品)和RealWorld(真实世界)。我们重点关注的是RealWorld部分,即包含从日常生活中捕获的真实物体与场景的图像子集。 这些图像具有较高的视觉复杂性和多样性,对于训练和测试机器学习模型特别是深度学习模型在实际应用中的表现非常有价值。它挑战了模型识别不同背景下的物体的能力,并推动了计算机视觉技术的发展。 ImageInfo.csv文件可能包含有关每个图像的详细信息,如图像文件名、类别标签等元数据。这些信息对训练和评估模型至关重要,因为它们提供了必要的标签信息,使研究人员能够了解模型在预测类别时的表现情况。 imagelist.txt则可能是RealWorld子集中所有可用图像的文件列表,在数据预处理阶段特别有用。 使用OfficeHome数据集进行研究的任务包括但不限于以下几点: 1. **域适应**:由于RealWorld与其他三个领域(Art、Clipart和Product)存在视觉差异,可以探索如何让模型在未见过的数据中保持高识别性能。 2. **多类分类**:每个图像都属于特定类别,需要训练模型来区分这些类别。 3. **迁移学习**:利用预训练的模型初始化网络,并在RealWorld数据上微调以提高新任务上的表现。 4. **深度学习模型优化**:测试和比较不同的深度学习架构(如卷积神经网络、循环神经网络等)以找到最佳设计。 5. **物体检测**:除了分类外,还可以使用该数据集进行物体定位与识别,这对自动驾驶、安全监控等领域至关重要。 6. **实例分割**:进一步细化任务不仅分类图像中的物体还要精确地标识每个实例的位置和形状。 7. **可视化和解释性**:通过模型的决策过程可视化增强其可解释性和理解。 在实践中需要严格遵循数据预处理、训练、验证及测试步骤,进行超参数调优以达到最佳性能。使用标准评估指标如精度、召回率等来公平比较不同方法的表现。 总之,OfficeHome数据集中的RealWorld部分为计算机视觉研究提供了宝贵的资源,并推动了深度学习模型在现实世界环境下的应用和适应性提升。
  • 102类别花卉
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    本数据集包含超过102种不同类别的花卉图像及其对应标签文件,适用于图像分类和机器学习训练。 102 类别花卉数据集包括图片标签、训练集标签、验证集标签和测试集标签。
  • OfficeHome Art、Clipart 和 Product 部分
    优质
    OfficeHome数据集中的Art、Clipart和Product部分涵盖了办公环境中各种视觉元素,为图像识别与分类提供了丰富的训练资源。 OfficeHome图像数据集包括Art、Clipart和Product三个部分,但不含realworld数据集部分。
  • XML烟雾火焰
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    本数据集包含带有XML标签的烟雾与火焰图像,旨在支持火灾检测研究,适用于训练和测试计算机视觉模型。 共有2472张图片包含烟雾和火焰两个标签,格式为VOC的xml文件。以白烟(火灾初期产生的烟)标注为主,因为黑烟出现时通常已经伴随有明火,此时进行烟雾检测意义不大。对于烟雾目标检测,我们采用大框方式进行标注而非小框多标方式,这是因为烟雾检测的主要目的是为了报警而不是精确定位。 火焰的标注相对简单直观,并且可以通过网上公开的数据集直接增加火焰数据集的数量。在评估基于图片的目标识别算法时,可以使用召回率和误检率来评价网络性能的好坏;而平均精度(AP)则可以用来指导改进算法的方向。需要注意的是,完全依赖于AP指标衡量烟雾检测算法的优劣可能并不合理。
  • COCO-minival2014实例版.json
    优质
    COCO数据集标签文件-minival2014实例版.json包含了COCO数据集中minival2014子集的详细标注信息,适用于图像识别和场景理解的研究与开发。 instances_minival2014.json 和 instances_valminusminival2014.json 是 COCO 数据集中的 JSON 文件。这些文件包含了数据集中特定部分的标注信息。
  • 水果检测RAR
    优质
    本数据集为一匿名化水果图像集合,包含多种常见及少见水果品种,旨在促进无标签机器学习研究与模型训练,助力于提高图像识别算法性能。 水果检测(fruits)无需标签数据即可进行。
  • 带有短信
    优质
    这是一个包含各类标签的中文短信数据集合,旨在支持垃圾短信识别等相关自然语言处理任务的研究与应用。 本数据集可用于进行文本分类与信息检索的自然语言处理实验,共包含80万条短信。其中:原始数据集data.txt每行为1条短信,格式为“标签\t短信内容”,标签=0表示正常短信,标签=1表示垃圾短信。train.csv和test.csv是拆分后的训练集与测试集,拆分代码位于train_test_split.py文件中。stopwords.txt包含使用的停用词列表。有关基于该数据集的文本分类的具体方法,请参阅相关文章;关于信息检索的相关内容也有详细说明。 示例如下: 0 商业秘密的秘密性是其商业价值和垄断地位的重要前提条件之一。 1 《依林美容》三八节特惠活动正在进行中!超值套餐等你来拿,详情请咨询店内工作人员。
  • 美味
    优质
    《美味标签数据集》是一款专为美食爱好者和餐饮行业设计的数据集合工具,包含丰富多样的菜肴信息及用户评价,助力食客发现佳肴,促进餐厅提升服务质量。 Delicious标签数据集包含一系列三元组(用户、URL、标签),适用于标签推荐系统的研究以及数据挖掘方向的探索。
  • yeast.mat多
    优质
    yeast.mat是包含酵母基因表达数据的多标签数据集,适用于生物信息学研究与机器学习模型训练。数据以Matlab矩阵形式存储,记录了多种实验条件下酵母基因的表现情况。 酵母菌数据集是一个多标签数据集,包含14种标签,并已划分好训练集和测试集,可以直接调用进行机器学习或多标签分类任务,在MATLAB和Python中均可使用。