加州理工大学校园鸟类

加州理工大学校园鸟类200。加州理工大学加州大学校园鸟类200(CUB-200)是一个图像数据集,包含200种鸟类的照片(大部分是北美)。有关数据集的详细信息,请参阅下面链接的技术报告。类别数:200个;图像数:6033;注释:边界框,粗略分割,属性。一些相关的数据集是加州理工学院256,牛津花卉数据集,和动物属性。更多数据集可在加州理工学院视觉数据集档案。


zbMATH中的参考文献(参考文献13条)

显示结果1到13,共13个。
按年份排序(引用)

  1. 道路,布雷特D。;Mozer,Michael C.:使用径向基函数网络预测人类类别学习的容易程度(2021年)
  2. 胡本义,宋仁杰,魏秀申,姚亚洲,华先生,刘月虎:基于Pythorch的基于深度卷积神经网络的无监督图像检索库(2020)阿尔十四
  3. 胡欣;刘军;马杰;潘、玉带;张玲玲:用于少镜头学习的细粒度3D注意力原型(2020)
  4. 徐晓峰;曾荫权,艾弗W。;刘传才:通过开箱即用数据的属性选择改进泛化(2020)
  5. 叶,韩佳;盛、向荣;詹德川:一种实用的元学习方法(2020)
  6. 姚欣;黄天池;吴成雷;张瑞晓;孙立峰:对抗性特征对齐:在增量任务终身学习中避免灾难性遗忘(2019)
  7. 弗朗西斯,迪娜P。;Raimond,Kumudha:参数化频繁方向算法的改进(2018)
  8. 王倩;陈克:基于双向潜在嵌入的零镜头视觉识别(2017)
  9. 沙美娜;自由,江户;菲利普斯,杰夫M。;伍德拉夫,大卫P.:频繁的方向:简单和确定性的矩阵素描(2016)
  10. 约希,沙玛利;高希,乔伊迪普;里德,马克;Koyejo,Oluwasanmi:基于Rényi散度最小化的共正则化多视图聚类(2016)
  11. 布兰森,史蒂夫;范霍恩,格兰特;哇,凯瑟琳;佩罗纳,皮埃特罗;贝隆吉,谢尔盖:《盲人领导下的无知:一个用于细粒度分类的人机混合视觉系统》(2014)
  12. 马吉、次郎苏;Shakhnarovich,Gregory:从相关注释中发现零件和属性(2014)ioport公司
  13. 图什,安妮·玛丽;赫宾,圣潘;Audibert,Jean-Yves:《图像注释的语义层次:调查》(2012)ioport公司