Google通用图像嵌入数据集-图像分类与特征提取-2024-saberghaderi

Google通用图像嵌入数据集-图像分类与特征提取-2024-saberghaderi

数据来源：互联网公开数据

标签：图像,计算机视觉,机器学习,图像嵌入,特征提取,图像分类,Google,Kaggle

数据概述： 本数据集包含19600张256x256像素的JPG格式图像，这些图像从高分辨率图像中随机选取，涵盖了广泛的视觉内容。数据集被组织成11个文件夹，每个文件夹代表不同的类别（具体类别未在描述中明确）。需要注意的是，每个文件夹中图像的数量有所不同。

数据用途概述： 该数据集主要用于训练和评估图像嵌入模型，以及进行图像分类和特征提取任务。它为研究人员和开发者提供了一个用于探索通用图像嵌入技术的平台，即训练能够应用于多种图像领域的模型。数据集可用于以下场景： * 图像分类：训练模型将图像分配到不同的类别。 * 特征提取：学习图像的潜在表示，用于后续的计算机视觉任务。 * 图像检索：基于图像嵌入，实现图像的相似性搜索。 * 迁移学习：将训练好的模型应用于其他图像相关的任务。