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可描述纹理数据集 (DTD),一个不断发展的野外纹理图像集合

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致力于人工智能业务的研究、数据集处理。

Data Preview ? 678M

    Data Structure ?

    *数据结构实际以真实数据为准

    可描述纹理数据集 (DTD) 是一个不断发展的野外纹理图像集合,其注释带有一系列以人为中心的属性,灵感来自纹理的感知特性。这些数据可供计算机视觉社区用于研究目的。

    DTD 是一个纹理数据库,由 5640 张图像组成,根据受人类感知启发的 47 个术语(类别)的列表进行组织。每个类别有 120 张图像。图像尺寸范围在 300x300 和 640x640 之间,并且图像包含至少 90% 的表示类别属性的表面。这些图像是通过输入我们建议的属性和相关术语作为搜索查询从 Google 和 Flickr 收集的。这些图像使用 Amazon Mechanical Turk 进行了多次迭代注释。对于每个图像,我们提供关键属性(主要类别)和联合属性列表。

    数据被分成三个相等的部分,在训练、验证和测试中,每个类 40 幅图像,每个分割。我们为关键属性和联合属性以及我们用于评估的数据的 10 个拆分提供了基本事实注释。

    Acknowledgements

    This research is based on work done at the 2012 CLSP Summer Workshop, and was partially    supported by NSF Grant #1005411, ODNI via the JHU-HLTCOE and Google Research. Mircea Cimpoi was supported    by the ERC grant VisRec no. 228180 and Iasonas Kokkinos by ANR-10-JCJC-0205.  

    The development of the describable textures dataset started in June and July 2012 at the Johns Hopkins Centre for Language and Speech Processing (CLSP) Summer Workshop. The authors are most grateful to Prof. Sanjeev Khudanpur and Prof. Greg Hager.


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