Meta-Dataset は、大規模な少数ショット学習ベンチマークです。このデータ セットは、小さなサンプル タスクに制限を課さない (固定されたメソッドやレンズを必要としない) ため、より現実的なシーンを表します。
このデータセットは、さまざまなフィールドからの 10 個のデータセットで構成されています。
- ILSVRC-2012 (1,000 カテゴリにわたる自然画像で構成される ImageNet データセット)
- Omniglot (手書き文字、1,623 カテゴリを含む)
- 航空機(航空機画像データセット、100カテゴリを含む)
- CUB-200-2011 (鳥類データセット、200 カテゴリを含む)
- 記述可能なテクスチャ (43 カテゴリを含む、さまざまな種類のテクスチャ画像)
- クイック ドロー (さまざまなカテゴリの 345 個の白黒スケッチ)
- 菌類 (1,500 のカテゴリを含む大規模なキノコ データセット)
- VGG Flower (102 カテゴリを含む花画像データセット)、
- 交通標識 (ドイツの交通標識の写真、43 カテゴリを含む)
- MSCOCO (Flickr から収集された画像、80 カテゴリを含む)
メタデータセット内の交通標識 (GTSRB) および COCO データ セットはトレーニングには参加せず、検証またはテストにのみ使用されます。残りの 8 つのデータセットは、70% / 15% / 15% の比率でトレーニング/検証/テスト セットに大別されます。