Semi-iNat (Semi-Supervised iNaturalist の正式名) は、挑戦的な半教師あり分類データ セットです。データセットには、ロングテール分散カテゴリ、きめ細かいカテゴリ、ラベル付きデータとラベルなしデータ間のドメイン シフトが含まれています。

このデータセットには、標準のトレーニング、検証、およびテスト セットが含まれています。トレーニング セットには 810 種の注釈付き画像が含まれており、そのうち約 10% 画像に注釈が付けられています。