WebVision数据集简介

       WebVision数据集主要有Google和Flickr两个数据源。主要是利用ImageNet1000个类的文本信息 从网站上爬数据，所以它的数据类别与｝mageNet完全一样，为1000类别，由240万幅图片构成训练 数据。比｝mageNet的两倍还多，分别由5万张图片构成验证集和测试集（均带有人工标注）。

1、WebVision数据集挑战

(1)、数据分布不平衡

     WebVision数据集主要有两个挑战。 第一个挑战，数据分布非常不平衡。 如图横坐标代表1000个类别，纵坐标代表每个类别的图片数量。如图浅蓝色的平稳曲线是ImageNet的 数据分布，每一个类别大概有1200张图片。而深蓝色曲线为Web Vision数据分布，可以看出有的类别高达11000张，而最少的小于400张图片，这种极度不平衡的分布对训练模型影响非常大。

(2)、数据集含有大量错误或歧义的标签

         第二个挑战，数据集含有大量错误或歧义的标签。 数据集中含有大量与类别标签不相关或歧义的图片，也就是所谓的噪声，这也是最主要的一个难点。比如Willet可以是一种鸟，但也可以是人名，也可以是建筑物的名字。

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WebVision数据集使用方法

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