博物馆艺术品媒介图像分类数据集-ferranpares
数据来源:互联网公开数据
标签:图像分类,博物馆,艺术品,材料,技术,中等分辨率,数据集,教育,研究
数据概述:
本数据集是一个专注于博物馆艺术品媒介的新型图像分类任务。数据来源于纽约大都会艺术博物馆、洛杉矶县艺术博物馆和克利夫兰艺术博物馆。所有博物馆的数据由艺术专家汇总并分类为29种媒介类别(即材料和技术)。
虽然在Kaggle平台上提供的数据集版本为256x256像素的图像,但原始的MAMe数据集包含高分辨率且尺寸可变的图像,可从其官方网站下载。此外,还提供了用于训练的基线模型及其代码,可在官方GitHub存储库中获取。
致谢:
感谢Gema Campo及Nina Viladrich在MAMe数据集开发过程中的合作。也感谢Eduard Gimenez及David Puiggròs对在该平台上发布数据集的支持。
数据用途概述:
该数据集适用于艺术品研究、图像分类算法开发、艺术教育等场景。研究人员可以利用此数据集进行艺术品媒介分类的研究;教育者可以使用该数据集来教学图像分类和艺术鉴定的原理;收藏家和艺术爱好者可以借此了解不同艺术品的媒介和技术特点。此外,该数据集也是机器学习和计算机视觉领域研究的重要资源。