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A new dataset of dog breed images and a benchmark for fine-grained classification

Computational Visual Media 2020年第4期6卷 477-487页

作者： Ding-Nan Zou Song-Hai Zhang Tai-Jiang Mu Min Zhang Department of Computer Science and Technology BNRistTsinghua UniversityBeijing 100084China najiu company Hunan 410022China Harvard Medical School Brigham and Women’s HospitalBostonMA 02115USA

In this paper, we introduce an image dataset for fine-grained classification of dog breeds: the Tsinghua Dogs Dataset. It is currently the largest dataset for fine-grained classification of dogs, including 130 dog breeds and 70,428 real-world images. It has only one dog in each image and provides annotated bounding boxes for the whole body and head. In comparison to previous similar datasets, it contains more breeds and more carefully chosen images for each breed. The diversity within each breed is greater,with between 200 and 7000+ images for each *** of the whole body and head makes the dataset not only suitable for the improvement of finegrained image classification models based on overall features, but also for those locating local informative parts. We show that dataset provides a tough challenge by benchmarking several state-of-the-art deep neural models. The dataset is available for academic purposes at https://***/ThuDogs/.

关键词： fine-grained classification dog dataset benchmark

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