合集：AI案例-CV-动物
数据集：微软2011猫与狗数据集
数据集价值：人机交互证明（HIP-Human Interactive Proof）
一、背景
网络服务通常采用一种挑战来保护，这种挑战对于人类来说应该容易解决，但对于计算机来说却很困难。这样的挑战通常被称为验证码CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart)（完全自动化的公共图灵测试，用于区分计算机和人类）或人机交互证明（HIP-Human Interactive Proof）。HIP用于许多目的，例如减少电子邮件和博客垃圾邮件，防止对网站密码的暴力攻击。Asirra (Animal Species Image Recognition for Restricting Access)（动物种类图像识别限制访问）是一种人机交互证明HIP，它通过要求用户识别猫和狗的照片来工作。这项任务对于计算机来说很困难，但研究表明，人们可以快速而准确地完成它。Asirra的独特之处在于它与Petfinder.com（世界上最大的致力于为无家可归宠物寻找家园的网站）的合作。他们已经向微软研究提供了超过三百万张猫和狗的图像，这些图像由美国各地数千个动物收容所的人们手动分类。这部分数据供娱乐和研究之用。
图：数据集样例
二、数据集内容
这是一个包含猫和狗图像的数据集，用于二值图像分类。
- Cat目录：12,501 张图片
- Dog目录：12,501 张图片
图像目录名称以 Cat 或 Dog 开头。这些名称本质上是我们的标签，这意味着我们将使用这些名称定义目标。
协议
Community Data License Agreement – Permissive -Version 2.0
三、获取案例套装
文件包大小：810 MB