法国巴黎萨克雷大学 发布 CaMiT 数据集, 应用在 时间感知模型、图像生成 领域

法国巴黎萨克雷大学 本次发布的数据集 CaMiT, CaMiT是一个时间感知的汽车模型数据集，用于分类和生成。该数据集包括190种汽车模型（2007-2023年）的787K个标注样本和5.1M个未标注样本（2005-2023年），支持监督学习和自监督学习。数据集通过结合视觉语言模型（VLMs）和监督模型，实现了半自动化的标注流程，减少了人工标注的工作量。CaMiT在三个分类场景中评估了时间数据偏移的影响，并提出了两种缓解策略：时间增量预训练和时间增量分类器学习。此外，CaMiT还引入了时间感知图像生成任务，通过在训练过程中一致地使用时间元数据，使得生成的图像更加真实。

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