《Animals With Attributes》(AWA)是一个广泛使用的图像数据集，专为基于属性的分类设计。这个数据集包含了大量动物图片，每个动物类别都与一系列预定义的视觉属性相关联，如“有毛发”、“有翅膀”、“水生”等。这种结构化信息对于深度学习模型进行特征学习和理解非常有价值。在《Label-Embedding for Attribute-Based Classification》一文中，作者提出了一种标签嵌入方法，不再将每个类别视为孤立的标识，而是将类别和其相关的属性作为一个整体进行考虑，从而更好地捕捉类别之间的关系，并在面对未知类别时具有更好的泛化能力。AWA数据集通常包含多个子文件夹，每个子文件夹代表一个动物类别，内部包含该类别的多个图像样本。研究人员在使用该数据集时通常会进行数据预处理、特征提取、属性标注、模型构建、训练与优化、评估与验证等步骤。基于属性的分类在图像识别、物体检测和零样本学习等领域具有广泛应用。