数据集概述
本数据集是基于Wikimedia Commons构建的动物单标签分类语义感知图像数据集，包含不同语义粒度的动物图像分类数据，分为Class1、Class2、Class3三个层级，各层级类别数量和图像数量按语义粒度递增/递减，用于评估语义特征对单标签图像分类算法效率的影响。
文件详解
- 文件名称：Description.txt
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：包含数据集的类别层级信息，示例字段有Category0（如Animal）、Category1（如Mammals）、Category2（如Cattle）、Category3（如Highland cattle）、Items（图像数量，如50）
- 文件名称：Class1.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含"Birds"和"mammals"两个类别，每个类别含450张图像
- 文件名称：Class2.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含"Cat"、"Cattle"、"Columbidae"、"Dog"、"Phoenicopteridae"、"Psittacidae"六个类别，每个类别含150张图像
- 文件名称：Class3.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含"Highland cattle"、"Holstein Friesian cattle"等18个细分类别，每个类别含50张图像
数据来源
Wikimedia Commons（https://commons.wikimedia.org）
适用场景
- 单标签图像分类算法评估: 用于测试语义特征对动物图像分类算法效率的影响
- 语义粒度与分类性能关系研究: 分析不同语义层级（Class1-Class3）对分类准确率、效率的影响
- 动物图像分类模型训练: 为动物图像分类任务提供结构化的训练数据
- 图像数据集构建方法研究: 参考基于Wikimedia Commons类别图构建语义感知数据集的方法
