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  • 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:
        1. 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
        2. 评价指标固定:top1,top5
        3. 基于以上两点可直接看出模型是否有提高
      3. 数据解析:
        1. 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
        2. 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
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_45647721/article/details/126027050
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