CUB-200 是一个包含 200 种鸟类的具有挑战性的数据集。扩展版本将每个类别的图像数量大约增加了一倍，并添加了新的零件本地化注释。所有图像都使用边界框、零件位置和属性标签进行九游体育体育注释。
iNaturalist 2017 数据集 (iNat) 包含来自 5,089 个自然细粒度类别的 675,170 张训练和验证图像。这些类别属于 13 个超类别，包括 Plantae（植物）、Insecta（昆虫）、Aves（鸟类）、Mammalia（哺乳动物）等。iNat 数据集高度不平衡，每个类别的图像数量差异很大。例如，最大的超类别“Plantae（植物）”有来自 2,101 个类别的 196,613 张图像；而最小的超类别“原生动物”只有来自 4 个类别的 381 张图像。
这是 Google Landmarks 数据集 (GLDv2) 的第二个版本，其中包含带有代表人造和自然地标的标签的图像。该数据集可用于地标识别和检索实验。此版本的数据集包含大约 500 万张图像，分为 3 组图像：训练、索引和测试
Flickr30k 数据集已成为基于句子的图像描述的标准基准。本文介绍了 Flickr30k 实体，它用 244k 共指链扩充了 Flickr30k 的 158k 标题，将同一图像的不同标题中对相同实体的提及链接起来，并将它们与 276k 手动注释的边界框相关联。
这是一个易于使用且易于访问但具有挑战性的基准数据集，包含 1200 个类别和 10 个类别示例。从不同图像区域的六个公开数据集中手动选择类和图像，确保了高类多样性和清晰的类边界。
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