Pyretri在图像聚类分类的应用

Pyretri在以下数据集中做过相应实验

• Oxford5k：包含牛津的 11 个不同地标的图像，对应地标识别任务
• CUB-200-2011：包含 200 种鸟类的照片，对应细粒度的视觉分类任务。
• Indoor：包含 67 个类别的室内场景图像，对应场景识别任务。
• Caltech101：包含101个类别的物体图片组成，对应一般物体识别任务。
• Market-1501：包含在 6 个摄像头视点下在清华校园拍摄的图像，对应人员重新识别任务。
• DukeMTMC-reID：包含8个摄像头拍摄的图像，更加具有挑战性

其中Caltech101数据集与图像检索最相关

Caltech下载地址

在kaggle的Account下

• 将生成的kaggle.json放在服务器的.kaggle文件夹中

.kaggle文件夹

• 最后将生成的命令粘贴到服务器执行就可以下载相关数据集了

用kaggle平台生成相应的指令

• 粘贴按回车即可

粘贴下载中