Few Shot数据集：CUB-200-2011 鸟类
简介
CUB-200-2011 是一个广泛用于小样本学习（Few Shot Learning）和细粒度图像分类任务的数据集。该数据集包含了200种不同的鸟类，共计11788张图片。每张图片都标注了物体的边界框、关键点和属性类别，非常适合用于小样本细粒度图像分类或检测任务。
数据集内容
- 图片数量：11788张
- 类别数量：200种鸟类
- 标注信息：
- 物体的边界框（Bounding Box）
- 关键点（Part Locations）
- 属性类别（Attributes）
数据集结构
数据集解压后包含以下文件夹和文档：
- images：包含200个子文件夹，每个文件夹存放着对应鸟类类别的图片。
- parts：存放每个图像的关键点标注信息。
- attributes：存放标注的属性信息。
- README：说明文档。
- 其他标签文档：如训练集和测试集划分、图像类别标签等。
使用场景
CUB-200-2011 数据集常用于以下场景：
- 小样本学习（Few Shot Learning）
- 细粒度图像分类
- 目标检测
- 图像分割
注意事项
- 数据集的标注信息非常详细，适合需要高精度标注的任务。
- 数据集的图片数量和类别数量适中，适合用于研究和实验。
参考资料
更多关于该数据集的详细介绍和使用方法，请参考相关文献和博客文章。