NDD20：用于粗粒度与细粒度分类的大规模少样本海豚数据集
计算机视觉与模式识别
2020-05-28 v1
摘要
我们介绍了诺森伯兰海豚数据集2020（NDD20），这是一个具有挑战性的图像数据集，标注用于粗粒度和细粒度实例分割与分类。该数据集是NDD的首次发布，其创建是为了响应计算机视觉向保护研究的快速扩展，以及适用于极端环境条件的现场可部署系统的开发——该领域缺乏开源数据集。NDD20包含大量两种不同海豚物种的水上和水下图像，用于传统的粗粒度和细粒度分割。NDD20中的所有数据均通过手动采集自英国诺森伯兰海岸线周边的北海。我们使用基于NDD20训练的标准深度学习网络架构进行了实验，并报告了基线结果。
引用
@article{arxiv.2005.13359,
title = {NDD20: A large-scale few-shot dolphin dataset for coarse and fine-grained categorisation},
author = {Cameron Trotter and Georgia Atkinson and Matt Sharpe and Kirsten Richardson and A. Stephen McGough and Nick Wright and Ben Burville and Per Berggren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.13359},
year = {2020}
}
备注
5 pages, 6 figures, download link, submitted to FGVC7 Workshop @ CVPR20