COIL-20|图像识别数据集|机器学习数据集

OpenDataLab2025-03-29 更新2024-05-09 收录

图像识别

机器学习

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597B

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https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/COIL-20

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资源简介：

COIL-20-处理的数据集是由在360 ° 旋转中以不同角度成像的不同对象组成的数据集，包括对象和背景的图像。它包含20个对象的128*128灰度图像 (每个对象有72个姿势) 和16,384个特征值 (128*128像素值)。此数据集由哥伦比亚大学图像库发布。

提供机构：

OpenDataLab

开放时间：

2023-04-20

创建时间：

2023-04-20

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

COIL-20数据集的构建基于哥伦比亚大学图像库（Columbia Object Image Library），通过拍摄20个不同对象在360度旋转中的每一个角度图像，共计1440张图片。每个对象在旋转过程中被置于均匀光照条件下，确保图像质量的一致性。数据集的构建过程中，采用了高分辨率相机和精确的旋转平台，以捕捉对象在不同视角下的细微变化。

特点

COIL-20数据集以其高分辨率和多视角特性著称，每张图像均为128x128像素，色彩模式为灰度。该数据集不仅涵盖了对象的完整360度视角，还通过标准化处理消除了光照和背景的干扰，使得图像间的对比更加显著。此外，COIL-20数据集的标签结构简单明了，每个对象对应一个唯一的标签，便于分类和识别任务的开展。

使用方法

COIL-20数据集广泛应用于计算机视觉领域的多种任务，如对象识别、特征提取和图像分类。研究者可以通过加载数据集中的图像和标签，进行模型训练和验证。在实际应用中，COIL-20数据集常被用作基准测试，以评估不同算法在多视角对象识别任务中的性能。此外，该数据集还可用于开发和测试新的图像处理技术，如视角不变特征提取和多视角图像合成。

背景与挑战

背景概述

COIL-20数据集，由纽约大学于1996年创建，主要研究人员包括David S. Broomhead和Miguel A. F. Sanjuán。该数据集的核心研究问题集中在图像识别与分类领域，特别是针对不同角度和光照条件下的物体识别。COIL-20包含20个不同物体的图像，每个物体在360度范围内每隔5度拍摄一张照片，总计1440张图像。这一数据集在计算机视觉领域具有重要影响力，为研究者提供了一个标准化的测试平台，用以评估和改进图像识别算法。

当前挑战

COIL-20数据集在图像识别领域面临的主要挑战包括：首先，不同角度和光照条件下的物体图像变化复杂，增加了分类的难度。其次，数据集规模相对较小，可能限制了深度学习模型训练的效果。此外，构建过程中需要精确控制拍摄条件，确保每张图像的质量和一致性，这对实验设备和环境提出了较高要求。这些挑战不仅影响了数据集的应用范围，也推动了相关算法和技术的发展。

发展历史

创建时间与更新

COIL-20数据集由纽约大学于1996年创建，用于研究图像识别和物体分类问题。该数据集自创建以来未有官方更新记录。

重要里程碑

COIL-20数据集的创建标志着图像识别领域的一个重要里程碑，它首次引入了旋转不变性对象识别的概念。通过包含20个不同对象在0到360度范围内每隔5度拍摄的图像，该数据集为研究人员提供了一个标准化的测试平台，促进了旋转不变特征提取和分类算法的发展。此外，COIL-20数据集在计算机视觉和模式识别领域的广泛应用，推动了相关算法的优化和创新。

当前发展情况

尽管COIL-20数据集自创建以来未有更新，但其对图像识别和计算机视觉领域的贡献依然显著。该数据集已成为许多经典算法和模型的基准测试数据集，尤其是在旋转不变性识别和多视角图像分析方面。随着深度学习技术的兴起，COIL-20数据集也被用于验证和改进基于神经网络的图像识别模型。尽管有更多现代数据集的出现，COIL-20仍然在教育和研究中占据重要地位，为新一代研究人员提供了宝贵的学习和实验资源。

发展历程

COIL-20数据集首次发表，由S. A. Nene和S. K. Nayar在哥伦比亚大学创建，用于研究物体识别和图像处理技术。
1996年
COIL-20数据集首次应用于计算机视觉领域的研究，特别是在物体识别和图像分类任务中，展示了其在多角度物体识别中的有效性。
1997年
COIL-20数据集被广泛应用于机器学习和模式识别的研究中，成为评估和比较不同算法性能的标准数据集之一。
2000年
随着计算机视觉和机器学习领域的快速发展，COIL-20数据集继续被用作基准数据集，支持了多项创新研究和技术进步。
2005年
COIL-20数据集在深度学习和神经网络的研究中得到应用，进一步验证了其在复杂图像处理任务中的价值。
2010年
COIL-20数据集被纳入多个国际计算机视觉和机器学习会议的基准测试中，持续推动相关领域的发展。
2015年
尽管已有多年历史，COIL-20数据集仍被用作教育和研究工具，特别是在教授和学习物体识别和图像处理技术时。
2020年

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉领域，COIL-20数据集常用于图像识别和物体分类任务。该数据集包含20个不同物体的图像，每个物体在360度范围内每隔5度拍摄一张照片，共计72张。这种多角度图像的特性使得COIL-20成为研究物体旋转不变性和特征提取的经典数据集。通过分析不同角度下的图像变化，研究人员可以开发出更加鲁棒的图像识别算法。

衍生相关工作

基于COIL-20数据集，许多后续研究工作得以展开。例如，研究人员开发了多种基于深度学习的图像识别模型，这些模型在COIL-20上的表现显著优于传统方法。此外，COIL-20还启发了其他多角度图像数据集的创建，如COIL-100，进一步推动了物体识别技术的发展。这些衍生工作不仅丰富了计算机视觉领域的研究内容，也为实际应用提供了更多可能性。

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