NUS-WIDE图像数据集

这是由新加坡国立大学的媒体搜索实验室创建的网络图像数据集。数据集包括：（1）来自Flickr269,648个图像和关联标签，共计5,018个唯一标签; （2）从这些图像中提取的六种类型的低级特征，包括64-D颜色直方图，144-D颜色相关图，73-D边缘方向直方图，128-D小波纹理，225-D块方式颜色矩和基于SIFT描述的500-D字包；（3）可用于评估的81个概念的校验。基于这个数据集，可以确定几个关于网络图像注释和检索的研究问题。还通过使用传统的k-NN算法从标签学习来提供web图像注释的基线结果。基准测试结果表明，可以从这些数据中学习模型，以帮助进行一般的图像检索。