6、图像分类数据集与开发环境配置全解析

图像分类数据集与开发环境配置全解析

1. 常见图像分类数据集介绍

在图像分类领域，有许多不同的数据集可供使用，这些数据集各有特点，适用于不同的研究和应用场景。
| 数据集名称 | 数据集规模 | 类别数量 | 主要用途 | 特点 |
| — | — | — | — | — |
| Kaggle: Dogs vs. Cats | 25,000 张图像 | 2 类（狗和猫） | 训练算法区分狗和猫的图像 | 图像分辨率多样，图像预处理方式影响性能 |
| Flowers - 17 | 17 类，每类 80 张图像 | 17 类 | 预测花朵种类 | 存在尺度、视角、背景、光照和类内差异等挑战，样本数量少易过拟合 |
| CALTECH - 101 | 8,677 张图像 | 101 类 | 物体检测和深度学习算法研究 | 类别不平衡，传统方法准确率 35 - 65%，深度学习可达 99% 以上 |
| Tiny ImageNet 200 | 每类 500 张训练、50 张验证、50 张测试图像 | 200 类 | 图像分类挑战 | 图像已预处理为 64×64×3 像素，部分预处理步骤增加难度 |
| Adience | 26,580 张图像 | - | 年龄和性别识别研究 | 年龄范围 0 - 60 岁，目标是预测图像中人物的年龄和性别 |
| ImageNet | 超 1400 万张图像 | 近 22,000 类 | 图像分类和研究 | 遵循 WordNet 层次结构，是计算机视觉分类算法的事实标准 |
| Kaggle: Facial Expression Recognition Challenge | 35,888 张图像 |