4、跨数据集分析测试平台：构建与实验评估

跨数据集分析测试平台：构建与实验评估

在当今的数据驱动时代，跨数据集分析对于许多领域的研究和应用都具有重要意义。本文将详细介绍一个大规模跨数据集测试平台的构建过程，以及相关的实验评估。

1. 大规模跨数据集测试平台的构建

在构建大规模跨数据集测试平台时，我们主要关注了十二个之前用于对象分类的图像数据集。以下是这些数据集的详细信息：
- ETH80 ：旨在促进从对象识别到分类的过渡，包含8个类别，每个类别有10个玩具对象，每个对象以蓝色背景拍摄，从上方半球的等间距视角拍摄41张图像。
- Caltech101 ：包含101个对象类别，是第一个被提议作为对象识别算法测试平台的大规模数据集，每个类别样本数量从31到800不等，图像中对象居中，无过多杂讯。
- Caltech256 ：与Caltech101不同，图像未手动对齐，对象呈现多种姿态，包含256个类别，每个类别图像数量从80到827不等。
- Bing ：包含从互联网下载的与Caltech256相同的256个对象类别的图像，由于文本查询输出包含许多杂讯图像且未去除，属于弱标签数据集，每个类别样本数量从197到593不等。
- Animals with Attributes (AwA) ：包含50个动物类别的30475张图像，每个类别与一个85元素的数值属性向量相关联，动物在图像中呈现不同姿态和尺度。
- a - Yahoo ：用于探索属性描述，包含12个对象类别，每个类别