このデータセットは、特に属性ベースの分類と**ゼロショット学習[1]の基準転移学習アルゴリズムのプラットフォームを提供します。元の動物の属性*（AwA）*データセット [2, 3] と同じクラス構造とほぼ同じ特徴を持っているため、その代替として使用できます。 このデータセットは、50 種類の動物クラスの 37322 枚の画像で構成されており、各画像には事前に抽出された特徴表現があります。これらのクラスは、オシャーソンの古典的なクラス/属性行列 [3, 4] と一致しており、各クラスに 85 個の数値属性値が提供されます。共有属性を使用することで、異なるクラス間で情報を転送することができます。 画像データは 2016 年に Flickr などの公共のソースから収集されました。この過程で、無料で使用および再配布が許可されている画像のみを含めるようにしました。個々のライセンスファイルのアーカイブを参照してください。もしデータセットにあなたが著作権を持ち、自由な使用許可が得られていない画像が含まれている場合は、 までご連絡ください。そうすれば、その画像をコレクションから削除することができます。

ファイル：

サイズ：50 種類の動物の 37322 枚の画像を含んでいます。 1. 香港中文大学（CUHK）学生データセット 188 枚の顔画像を含む 2. AR データセット（123 枚の顔画像） 3. XM2VTS データセット（295 枚の顔画像）

関連論文：

[1] Y. Xian, C. H. Lampert, B. Schiele, Z. Akata. “Zero-Shot Learning - A Comprehensive Evaluation of the Good, the Bad and the Ugly” arXiv:1707.00600 [2] C. H. Lampert, H. Nickisch, and S. Harmeling. “Learning To Detect Unseen Object Classes by Between-Class Attribute Transfer”. In CVPR, 2009 [3] C. H. Lampert, H. Nickisch, and S. Harmeling. “Attribute-based Classification for Zero-Shot Visual Object Categorization”. IEEE T-PAMI, 2013 [4] X. Tang, and X. Wang, “Face Photo Recognition Using Sketch,” in Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Vol. 1, pp. 257 - 260, Rochester, New York, Sept. 2002.