Dogs-in-the-Wild 数据集是一个用于细粒度分类任务的大规模犬类数据集。该数据集按类别的覆盖范围、数据量和标注质量超过了类似的现有数据集。
该数据集包含涉及 362 个犬类的 299,458 张图片,比 Stanford Dogs 数据集大 15 倍。其中训练集包含 258,474 张图像,测试集包含 40,984 张图像。
犬类列表是通过结合多个来源(如维基百科)来生成的,然后通过搜索引擎(如谷歌、百度)抓取图片,用众包的方式检查每张图片的标签。少于 100 张图片的小类别被清除,并通过应用混淆矩阵和人工验证来合并极其相似的类别。整个标注过程进行了三次,以保证标注的质量。
示例数据:
{
"info": "Dogs-in-the-Wild",
"split": "train",
"annotations": [
{
"name": "image/train/3472791206,1521450563.jpg",
"image id": 0,
"category id": 312
}
...
]
}
注:train.json
做种 1
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