Stanford-Dogs|图像分类数据集|犬种识别数据集

这是一个非官方的'Stanford-Dogs'数据集，用于细粒度的图像分类。数据集包含各种犬种的图像，每张图像都根据其品种进行标注。数据集分为训练集（12,000个样本）和测试集（8,580个样本）。

原始信息汇总

Stanford-Dogs 数据集概述

数据集信息

特征

• image: 图像数据
• label: 类别标签
  • 类别名称:
    • 0: English_foxhound
    • 1: dhole
    • 2: Chesapeake_Bay_retriever
    • 3: Irish_wolfhound
    • 4: Afghan_hound
    • 5: Australian_terrier
    • 6: Saint_Bernard
    • 7: dingo
    • 8: Siberian_husky
    • 9: Sealyham_terrier
    • 10: redbone
    • 11: Norwegian_elkhound
    • 12: schipperke
    • 13: soft
    • 14: komondor
    • 15: affenpinscher
    • 16: Kerry_blue_terrier
    • 17: Pekinese
    • 18: black
    • 19: malinois
    • 20: Boston_bull
    • 21: Airedale
    • 22: otterhound
    • 23: Samoyed
    • 24: standard_poodle
    • 25: basset
    • 26: Maltese_dog
    • 27: Bedlington_terrier
    • 28: Lhasa
    • 29: Great_Pyrenees
    • 30: Scottish_deerhound
    • 31: Cardigan
    • 32: English_springer
    • 33: German_shepherd
    • 34: Lakeland_terrier
    • 35: Italian_greyhound
    • 36: Norfolk_terrier
    • 37: keeshond
    • 38: curly
    • 39: Irish_terrier
    • 40: Japanese_spaniel
    • 41: Greater_Swiss_Mountain_dog
    • 42: EntleBucher
    • 43: borzoi
    • 44: American_Staffordshire_terrier
    • 45: Gordon_setter
    • 46: Doberman
    • 47: Appenzeller
    • 48: Border_terrier
    • 49: Mexican_hairless
    • 50: Rhodesian_ridgeback
    • 51: bloodhound
    • 52: pug
    • 53: Sussex_spaniel
    • 54: kelpie
    • 55: French_bulldog
    • 56: cocker_spaniel
    • 57: Border_collie
    • 58: Bouvier_des_Flandres
    • 59: giant_schnauzer
    • 60: toy_terrier
    • 61: Blenheim_spaniel
    • 62: miniature_pinscher
    • 63: Bernese_mountain_dog
    • 64: West_Highland_white_terrier
    • 65: golden_retriever
    • 66: Shetland_sheepdog
    • 67: Ibizan_hound
    • 68: kuvasz
    • 69: Tibetan_mastiff
    • 70: papillon
    • 71: Weimaraner
    • 72: vizsla
    • 73: whippet
    • 74: briard
    • 75: Tibetan_terrier
    • 76: flat
    • 77: Pomeranian
    • 78: bluetick
    • 79: Staffordshire_bullterrier
    • 80: Rottweiler
    • 81: bull_mastiff
    • 82: silky_terrier
    • 83: Walker_hound
    • 84: Irish_setter
    • 85: cairn
    • 86: Newfoundland
    • 87: Shih
    • 88: wire
    • 89: malamute
    • 90: basenji
    • 91: English_setter
    • 92: miniature_poodle
    • 93: toy_poodle
    • 94: Brabancon_griffon
    • 95: Saluki
    • 96: German_short
    • 97: chow
    • 98: African_hunting_dog
    • 99: Eskimo_dog
    • 100: Welsh_springer_spaniel
    • 101: boxer
    • 102: Old_English_sheepdog
    • 103: Dandie_Dinmont
    • 104: Yorkshire_terrier
    • 105: Irish_water_spaniel
    • 106: groenendael
    • 107: standard_schnauzer
    • 108: Norwich_terrier
    • 109: Brittany_spaniel
    • 110: beagle
    • 111: Scotch_terrier
    • 112: Great_Dane
    • 113: miniature_schnauzer
    • 114: Leonberg
    • 115: collie
    • 116: Labrador_retriever
    • 117: clumber
    • 118: Pembroke
    • 119: Chihuahua

数据集分割

• train:
  • 样本数量: 12000
  • 数据大小: 391917813.06122446 字节
• test:
  • 样本数量: 8580
  • 数据大小: 294652350.17877555 字节

数据集大小

• 下载大小: 776331392 字节
• 数据集大小: 686570163.24 字节

配置

• config_name: default
  • 数据文件路径:
    • train: data/train-*
    • test: data/test-*

任务类别

• image-classification

语言

• en

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Stanford-Dogs数据集构建于精细图像分类任务，其数据来源于ImageNet数据库中的犬类图像。该数据集通过筛选和标注ImageNet中的犬类图像，确保了每一张图像都对应一个明确的犬种标签。数据集分为训练集和测试集，训练集包含12000张图像，测试集包含8580张图像，涵盖了120种不同的犬类品种。这种构建方式不仅保证了数据的多样性和代表性，还为后续的模型训练和评估提供了坚实的基础。

特点

Stanford-Dogs数据集以其精细的图像分类任务而著称，涵盖了120种犬类品种，每种品种的图像均经过精心标注。数据集中的图像质量高，分辨率适中，能够清晰地展示犬类的特征。此外，数据集的标签系统设计严谨，每个标签对应一个具体的犬种，避免了模糊或重复的标注。这种精细的标注方式使得该数据集在图像分类领域具有较高的研究价值，尤其适用于需要高精度分类的机器学习任务。

使用方法

Stanford-Dogs数据集的使用方法相对直观，用户可以通过HuggingFace平台直接下载数据集。下载后，数据集以图像文件的形式存储，并附带相应的标签文件。用户可以根据需要加载训练集和测试集，进行模型的训练和评估。由于数据集已经预先划分为训练集和测试集，用户可以直接使用这些划分进行模型验证。此外，数据集支持多种深度学习框架，用户可以根据自己的需求选择合适的工具进行数据处理和模型训练。

背景与挑战

背景概述

Stanford-Dogs数据集由斯坦福大学的研究团队于2011年创建，旨在为细粒度图像分类任务提供高质量的数据支持。该数据集包含了120个不同品种的犬类图像，共计20580张，涵盖了从常见的拉布拉多犬到稀有的阿富汗猎犬等多种犬类。Stanford-Dogs数据集的构建基于ImageNet的子集，其核心研究问题在于如何通过深度学习模型实现对犬类品种的精确识别。该数据集在计算机视觉领域具有重要影响力，特别是在细粒度分类任务中，为研究者提供了丰富的实验数据，推动了相关算法的发展。

当前挑战

Stanford-Dogs数据集在解决细粒度图像分类问题时面临的主要挑战在于犬类品种之间的视觉相似性较高，尤其是在同一犬种的不同变种之间，细微的差异往往难以捕捉。此外，数据集中部分品种的样本数量较少，可能导致模型在训练过程中出现偏差，影响分类效果。在数据集的构建过程中，研究人员需要克服图像标注的复杂性，确保每张图像的标签准确无误。同时，数据集的多样性和平衡性也是构建过程中的一大挑战，如何在不同品种之间保持样本数量的均衡，避免数据倾斜，是提升模型泛化能力的关键。

常用场景

经典使用场景

Stanford-Dogs数据集在计算机视觉领域中被广泛用于细粒度图像分类任务。该数据集包含了120种不同犬类的图像，每种类别均有详尽的标注，为研究者提供了一个丰富的实验平台。通过该数据集，研究者可以训练和评估深度学习模型在复杂场景下的分类性能，尤其是在区分外观相似的犬种方面。

衍生相关工作

Stanford-Dogs数据集催生了许多经典的研究工作，尤其是在细粒度图像分类领域。基于该数据集，研究者提出了多种先进的深度学习模型，如注意力机制、多尺度特征融合等。这些工作不仅提升了分类精度，还为其他细粒度分类任务提供了新的思路和方法。此外，该数据集还被用于跨领域研究，如迁移学习和自监督学习，进一步拓展了其应用范围。

数据集最近研究

最新研究方向

在计算机视觉领域，细粒度图像分类一直是研究的热点之一。Stanford-Dogs数据集作为细粒度分类任务的重要基准，近年来被广泛应用于深度学习模型的训练与评估。随着卷积神经网络（CNN）和Transformer架构的不断发展，研究者们致力于提升模型在复杂背景下的识别精度。特别是在多模态学习和自监督学习的推动下，结合文本描述与图像特征的融合方法逐渐成为新的研究方向。此外，数据增强技术和迁移学习的应用也显著提高了模型在Stanford-Dogs数据集上的表现。这些研究不仅推动了细粒度分类技术的进步，也为实际应用如宠物识别、动物保护等领域提供了有力支持。