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# DomainNet FL By Domain

This dataset was derived from TNILab/DomainNet_FL.
Each config contains a single domain with canonical train/validation/test splits.
The validation split is derived from the domain-filtered train split.

数据集信息：
- 配置名称：clipart（剪贴画）
特征：
- 名称：image（图像），数据类型：图像
- 名称：label（标签），数据类型：
类别标签：
类别映射：
'0': 谷仓（barn）
'1': 棒球棒（baseball_bat）
'2': 篮子（basket）
'3': 海滩（beach）
'4': 熊（bear）
'5': 胡须（beard）
'6': 蜜蜂（bee）
'7': 鸟（bird）
'8': 蓝莓（blueberry）
'9': 领结（bowtie）
'10': 手镯（bracelet）
'11': 大脑（brain）
'12': 面包（bread）
'13': 西兰花（broccoli）
'14': 公交车（bus）
'15': 蝴蝶（butterfly）
'16': 圆形（circle）
'17': 云（cloud）
'18': 邮轮（cruise_ship）
'19': 海豚（dolphin）
'20': 哑铃（dumbbell）
'21': 大象（elephant）
'22': 眼睛（eye）
'23': 眼镜（eyeglasses）
'24': 羽毛（feather）
'25': 鱼（fish）
'26': 花（flower）
'27': 脚（foot）
'28': 青蛙（frog）
'29': 长颈鹿（giraffe）
'30': 山羊胡（goatee）
'31': 高尔夫球杆（golf_club）
'32': 葡萄（grapes）
'33': 草（grass）
'34': 吉他（guitar）
'35': 汉堡包（hamburger）
'36': 手（hand）
'37': 帽子（hat）
'38': 耳机（headphones）
'39': 直升机（helicopter）
'40': 六边形（hexagon）
'41': 曲棍球杆（hockey_stick）
'42': 马（horse）
'43': 沙漏（hourglass）
'44': 房屋（house）
'45': 冰淇淋（ice_cream）
'46': 夹克（jacket）
'47': 梯子（ladder）
'48': 腿（leg）
'49': 口红（lipstick）
'50': 扩音器（megaphone）
'51': 猴子（monkey）
'52': 月亮（moon）
'53': 蘑菇（mushroom）
'54': 项链（necklace）
'55': 猫头鹰（owl）
'56': 熊猫（panda）
'57': 梨（pear）
'58': 豌豆（peas）
'59': 企鹅（penguin）
'60': 猪（pig）
'61': 枕头（pillow）
'62': 菠萝（pineapple）
'63': 披萨（pizza）
'64': 泳池（pool）
'65': 冰棒（popsicle）
'66': 兔子（rabbit）
'67': 犀牛（rhinoceros）
'68': 步枪（rifle）
'69': 河流（river）
'70': 帆船（sailboat）
'71': 三明治（sandwich）
'72': 海龟（sea_turtle）
'73': 鲨鱼（shark）
'74': 鞋子（shoe）
'75': 摩天大楼（skyscraper）
'76': 呼吸管（snorkel）
'77': 雪人（snowman）
'78': 足球（soccer_ball）
'79': 快艇（speedboat）
'80': 蜘蛛（spider）
'81': 勺子（spoon）
'82': 正方形（square）
'83': 松鼠（squirrel）
'84': 听诊器（stethoscope）
'85': 草莓（strawberry）
'86': 路灯（streetlight）
'87': 潜艇（submarine）
'88': 行李箱（suitcase）
'89': 太阳（sun）
'90': 毛衣（sweater）
'91': 剑（sword）
'92': 桌子（table）
'93': 茶壶（teapot）
'94': 泰迪熊（teddy-bear）
'95': 电话（telephone）
'96': 帐篷（tent）
'97': 埃菲尔铁塔（The_Eiffel_Tower）
'98': 中国长城（The_Great_Wall_of_China）
'99': 蒙娜丽莎（The_Mona_Lisa）
'100': 老虎（tiger）
'101': 烤面包机（toaster）
'102': 牙齿（tooth）
'103': 龙卷风（tornado）
'104': 拖拉机（tractor）
'105': 火车（train）
'106': 树（tree）
'107': 三角形（triangle）
'108': 长号（trombone）
'109': 卡车（truck）
'110': 小号（trumpet）
'111': 雨伞（umbrella）
'112': 花瓶（vase）
'113': 小提琴（violin）
'114': 西瓜（watermelon）
'115': 鲸鱼（whale）
'116': 风车（windmill）
'117': 酒杯（wine_glass）
'118': 瑜伽（yoga）
'119': 斑马（zebra）
'120': 之字形（zigzag）
- 名称：domain（领域），数据类型：
类别标签：
类别映射：
'0': 剪贴画（clipart）
'1': 信息图表（infograph）
'2': 绘画（painting）
'3': 快速涂鸦（quickdraw）
'4': 实拍图像（real）
'5': 素描（sketch）
- 名称：image_path（图像路径），数据类型：字符串
数据划分：
- 划分名称：train（训练集），字节数：138759739，样本数量：4900
- 划分名称：validation（验证集），字节数：15433481，样本数量：545
- 划分名称：test（测试集），字节数：17413075，样本数量：605
下载大小：164653928，数据集总大小：171606295

- 配置名称：infograph（信息图表）
特征与上述clipart配置一致，仅数据划分参数不同：
训练集字节数：402846004，样本数量：4900
验证集字节数：44806341，样本数量：545
测试集字节数：47484743，样本数量：605
下载大小：489829602，数据集总大小：495137088

- 配置名称：painting（绘画）
特征与上述clipart配置一致，仅数据划分参数不同：
训练集字节数：241037702，样本数量：4900
验证集字节数：26809295，样本数量：545
测试集字节数：29384233，样本数量：605
下载大小：296417713，数据集总大小：297231230

- 配置名称：quickdraw（快速涂鸦）
特征与上述clipart配置一致，仅数据划分参数不同：
训练集字节数：13324118，样本数量：4900
验证集字节数：1481968，样本数量：545
测试集字节数：1656826，样本数量：605
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- 配置名称：real（实拍图像）
特征与上述clipart配置一致，仅数据划分参数不同：
训练集字节数：172659308，样本数量：4900
验证集字节数：19203943，样本数量：545
测试集字节数：21683512，样本数量：605
下载大小：211325740，数据集总大小：213546763

- 配置名称：sketch（素描）
特征与上述clipart配置一致，仅数据划分参数不同：
训练集字节数：192239818，样本数量：4900
验证集字节数：21381775，样本数量：545
测试集字节数：24061996，样本数量：605
下载大小：232646352，数据集总大小：237683589

配置项：
- 配置名称：clipart（剪贴画），数据文件路径：
- 训练集：clipart/train-*
- 验证集：clipart/validation-*
- 测试集：clipart/test-*
- 配置名称：infograph（信息图表），数据文件路径：
- 训练集：infograph/train-*
- 验证集：infograph/validation-*
- 测试集：infograph/test-*
- 配置名称：painting（绘画），数据文件路径：
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- 配置名称：quickdraw（快速涂鸦），数据文件路径：
- 训练集：quickdraw/train-*
- 验证集：quickdraw/validation-*
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- 配置名称：real（实拍图像），数据文件路径：
- 训练集：real/train-*
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- 配置名称：sketch（素描），数据文件路径：
- 训练集：sketch/train-*
- 验证集：sketch/validation-*
- 测试集：sketch/test-*

# 按领域划分的DomainNet FL数据集
本数据集源自TNILab/DomainNet_FL。
每个配置对应单一视觉领域，并配备标准的训练、验证与测试划分。
验证集由经过领域筛选的训练集拆分得到。