场景分类任务可用数据集（部分） - 码农知识堂

场景分类任务可用数据集（部分）
1. imagenet：
  1. cv领域数据集，是目前世界上图像识别最大的数据库，别名：ILSVRC2012
  2. 使用该数据吃模型结构的优势：
    很多论文都使用了此数据集，和其他模型比较时，可直接引用结果
    评价指标固定：top1，top5
    基于以上两点可直接看出模型是否有提高
  3. 数据解析：
    训练集有120多万自然图像，大概150个G，含有1000个类别的压缩包
    验证集：有50000张图片，解压后直接是图像，没有按照类别区分开
2. places 数据集:
  1. 有1000万张场景分类图片，用场景语义类别作标签，包括世界上大量类型的环境变量。
  2. 更多可参考链接：https://blog.csdn.net/fujikoo/article/details/110189287
3. place2数据集:
  1. 总共包含1000万张图片，400多个独特的场景类别，每个分类具有5000至30000个训练图像，与现实世界中的场景频次一致。
  2. 通常用于图像恢复和场景识别：更多可参考：https://blog.csdn.net/sinat_28442665/article/details/110933850
相关阅读:
Flink的三种执行模式STREAMING和BATCH和AUTOMATIC
信息系统基础选择题真题
 如何学习能减少对现有工作的依赖？
数据迁移的高招！两台笔记本电脑怎么互传文件
 27.集合框架-Map接口及其子类和Collections类(3)[20220728]
哈罗数据分析（SQL)笔试
 就业的二三事
 JavaSE---方法的使用
 如何高效安装MindSpore的GPU版本
 关于React Hooks的面试题及其答案
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_45647721/article/details/126027050