简介  

现有的用于组合零样本识别的基准数据集都是单属性标注，即每张图像仅提供一个属性标注。在现实世界中，只有一个属性不足以很好地描述一个自然对象。单属性注释是片面的，在推理过程中容易造成歧义（例如，一个fresh sliced apple被识别为fresh apple，但它的标签是sliced apple)。同时，单属性注释很难描述属性的共现模式，例如，对car 来说old 和rusty通常一起出现。此外，现有的基准数据集还存在标签稀疏性、噪声标签和数据不足等问题。

因此，我们建立了一个多属性数据集（Multi-Attribute Dataset, MAD），用于真实地反映物体的多属性性质，从而适用于测试组合零样本识别模型在多属性设置下的性能。MAD数据集是基于ImageNet数据集创建的，包含158个属性、309个物体和8030个属性-物体组合，共计116,099张图像。此外，我们还提出了新的用于评价模型在多属性设置下的性能度量指标——Hard和Soft，详情请参见已发表论文。

MAD数据集示例如下：

如何获取MAD

多属性图像数据集MAD仅供学术和研究使用，通过如下操作可以免费获得MAD。

1. 向管理员email一份扫描版的数据集申请书。申请书应使用申请人所属机构的正式信纸（或写明所属机构的完整名称、地址、联系信息）；应盖有所属机构的印章（或申请人的手写签名）。如果你在中国大陆，请用中文申请。

2. 下载 协议书，认真填写并将扫描版email给管理员。注意协议注明必须是全职工作人员签名（也就是说，学生签名无效）。如果你在中国大陆，请用中文签名。

3. 我们在收到完整的上面两份扫描文件后，将审核你的申请。审核通过后，将通过email方式告知您下载方式及密码信息。

4. 依托此数据集所发表的学术论文或相关技术文档，请引用下述文章：H. Chen, J. Jiang and N. Zheng, "Learning to Infer Unseen Single-/Multi-Attribute-Object Compositions With Graph Networks," in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, doi: 10.1109/TPAMI.2023.3273712. 如需申请下载本数据集，请联系管理员，管理员邮箱地址：chenhui0622@stu.xjtu.edu.cn。