17花卉分类数据库----------------------------------------------这组图片包含17种不同类别的花。这些图像是通过搜索网页和拍照获得的。有每个类别80张图像。数据库用于：Nilsback，M-E.和Zisserman，A.《花卉分类视觉词汇》。IEEE计算机视觉和模式识别会议记录（2006）网址：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/papers/nilsback06.{pdf，ps.gz}。本文中使用的数据拆分在datasplits.mat中指定有三个单独的分割。本文中的结果是三次拆分的平均值。每个分割都有一个训练文件（trn1、trn2、trn3）和一个验证文件（val1、val2、val3）和测试文件（tst1、tst2或tst3）。分割基本事实------------------------------------------------给出了13幅不同图像的子集的基本真相类别。有关更多详细信息，请参阅：Nilsback，M-E.和Zisserman，A.深入研究花分割的轮回。英国机器视觉会议记录（2007）网址：www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/papers/nilsback06.（pdf，ps.gz）。地面真相文件还包含文件imlist.mat，它表示原始数据库中已声明的图像。距离矩阵-----------------------------------------------我们提供了两组距离矩阵：1.距离矩阵17gcfeat06.mat-使用相同特征和分段的距离矩阵，详见：Nilsback，M-E.和Zisserman，A.《花卉分类视觉词汇》。IEEE计算机视觉和模式识别会议记录（2006）http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/papers/nilsback06.{pdf，ps.gz}。2.距离矩阵17itfeat08.mat-使用与中所述相同功能的距离矩阵：Nilsback，M-E.和Zisserman，A.对大量类别的花卉进行自动分类。印度计算机视觉、图形和图像处理会议记录（2008年）http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/papers/nilsback08.{pdf，ps.gz}。以及中详述的迭代分割方案Nilsback，M-E.和Zisserman，A.深入研究花分割的轮回。英国机器视觉会议记录（2007）网址：www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/papers/nilsback06.（pdf，ps.gz）。