WikiChurches：一个具有真实世界挑战的细粒度建筑风格数据集
计算机视觉与模式识别
2021-10-20 v2 机器学习
摘要
我们引入一个用于建筑风格分类的新数据集，由9,485张教堂建筑图像组成。图像与风格标签均来源于维基百科。该数据集可作为多个研究领域的基准，因为它结合了众多真实世界挑战：基于细微视觉特征的类间细粒度区分、相对较小的样本量、高度不平衡的类别分布、视角的高度方差，以及标签的层次化组织（仅部分图像标注至最精确层级）。此外，我们为来自四大类的139座教堂提供了631个特征性视觉要素的边界框标注。这些标注可用于例如细粒度分类研究，此类研究通常可利用关于区分性对象部件的额外专家知识。图像与标注见于：https://doi.org/10.5281/zenodo.5166987
引用
@article{arxiv.2108.06959,
title = {WikiChurches: A Fine-Grained Dataset of Architectural Styles with Real-World Challenges},
author = {Björn Barz and Joachim Denzler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.06959},
year = {2021}
}
备注
NeurIPS 2021 Track on Datasets and Benchmarks