一、ImageNet数据集简介 ImageNet数据集最初包含超过100万张图像,并随着年份的增长而不断扩充。目前,ImageNet数据集已经包含了超过1400万张图片,并被划分为多个子集,如训练集、验证集和测试集。每个子集都包含了不同数量的图像,并覆盖了ImageNet定义的1000个类别。 二、下载ImageNet数据集 1. 访问ImageNet官网 首先...
现在我把ImageNet下载、解压、预处理以及如何使用Pytorch的教程放在这里,供有缘人参考233 1. 数据下载 1.1 方法一:官网下载 ImageNetwww.image-net.org/ 在官方网站注册账号,注册时最好使用教育邮箱(.edu )之后。按照流程申请,收到邮件之后可以就可以
ImageNet是一个不可用于商业目的的数据集,用户下载的话需要通过提交申请,而提交申请的方式是通过edu邮箱认证信息。(一般的邮箱是不会被通过的) ImageNetwww.image-net.org/ 点击进入官网,选择右上角的Signup,进入注册界面。 输入个人信息,点击人机身份验证,之后注册成功。值得注意的是,非edu邮箱也能注册成功,但...
解压下载的第3个文件,该文件中记录着验证集中的图像名及其类别标签之间的映射关系。 在'/home/data/imagenet' 目录下创建 Python 脚本,假设命名为“unzip.py”,其内容如下: fromscipyimportioimportosimportshutildefmove_valimg(val_dir='./val',devkit_dir='./ILSVRC2012_devkit_t12'):""" move valimg to...
ImageNet数据集下载 ImageNet数据集是Vision领域最重要的数据集之一,十分经典也十分常用,但是该数据集体量较大,而且由于在外网下载速度较慢,其中最为重要的一点是该数据集只提供给高校科研工作者,这也就意味着你必须有一个edu的邮箱才可以下载该数据集。
https://academictorrents.com/collection/imagenet 只需要选择对应的数据集,例如Imagenet,进入页面下载种子即可,下载速度大概在1MB/s左右,速度还算可以。 这个网站是由JOSEPH PAUL COHEN(亚马逊的科学家)、Henry Z Lo、Jonathan Nogueira三位组建和维护。以下是网站的介绍: ...
在深度学习领域,数据集的选择对于模型的训练和评估至关重要。ImageNet作为计算机视觉领域最具影响力的数据集之一,包含超过一千万张带有标签的图像,广泛应用于图像分类、目标检测等任务。PyTorch作为流行的深度学习框架,提供了便捷的工具来加载和处理ImageNet数据集。本文将详细介绍如何在PyTorch中下载和使用ImageNet数据集。
进入“models/research/inception/inception/data/”路径，并将下载的文件存放在此处。由于ImageNet数据集不可用于商业目的，用户需要提交申请并通过edu邮箱认证。一般邮箱申请可能不被通过。访问官网，点击右上角的“Signup”进入注册界面，填写个人信息，完成人机身份验证后即可注册成功。请注意，非edu邮箱虽可...
创建验证集目录结构，使其与训练集一致。4. 数据集加载 使用Pytorch的torchvision.datasets.ImageFolder()函数，可以直接加载处理好的训练集和验证集数据集。确保数据路径正确设置，便于加载。通过以上步骤，成功下载、处理并加载ImageNet数据集，为后续的机器学习或深度学习项目提供数据支持。
为了获取Imagenet数据集，您首先需要在Imagenet官网上注册账号。请注意，非教育邮箱可能无法下载原数据，如需帮助，请通过私信联系。训练集下载后为一个tar压缩包。解压后，您将看到1000个子文件夹，每个子文件夹对应一类图像。接下来，进入所下载文件夹，使用脚本解压。解压过程完成后，您会得到各个子文件...