class ImageFolder(data.Dataset): def __init__(self, root, subdir='train', transform=None)...
因为训练集128万多，所以常见的训练setting有256 batch size，5000 iters/epoch，这样一个epoch差不多可...
val_dataset={},{}train_count,val_count=0,0fori,(cls_name,img_list)inenumerate(src_data_dict.items()):img_data_size=len(img_list)random_index=np.random.choice(img_data_size,img_data_size,replace=False)train_data_size=int(img_data_size*train_...
224)),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406],std=[0.229,0.224,0.225])])#~/work/code/tiny-snn/data/ImageNet2012/val存放的是验证集val_dataset=torchvision.datasets.ImageFolder(root='~/work/code/tiny-snn/data
首先,问题的所在是在ImageNet图像分类中会采用random size的数据增强,这是因为CNN虽然具有translation invariance,但是并不具有scale invariance,那么就需要通过数据增强来让模型学习到这种特性。以torchvision官方代码为例,训练ImageNet的数据预处理如下所示: # 训练dataset = torchvision.datasets.ImageFolder( ...
使用ImageFolder直接加载ImageNet21K数据集,1000w+数据集样本,batch_size=256,nodes=16,初始化都可以正常进行,但是在调用dataset.get_dataset_size()时直接卡住,耗时非常长(已等待1.7h,仍未加载出数据集大小),直接导致分布式训练通信超时失败。 Environment / 环境信息 (Mandatory / 必填) ...
https://studio.brainpp.com/dataset/2313?name=mini_imagenet 下载过程 注册账号-启动环境-在dataset文件夹找到mini-imagenet数据集压缩包-将其拖动到workspace文件夹-右击压缩包-点击download即可 数据处理过程 # -*- coding: utf-8 -*- """ 这部分程序可以将放在一起的图片按照训练集测试集和验证集分开 ...
首先,我们先认识下ImageNet数据文件结构。假设你已经下载完了ILSVRC2016_CLS_LOC.tar.gz文件(数据本身比较大,约166G)。对文件进行解压: $ tar -xvf ILSVRC2016_CLS-LOC.tar.gz 1. 这个解压相对而言需要花点时间,因为本身数据文件比较多。 解压完成之后,将得到一个名为ILSVRC的目录: ...
Dataset info: Link:ILSVRC2010 Training size:1261406 images Validation size:50000 images Test size:150000 images Dataset size:124 GB GPU:8 GBGPU GPU Device: Quadro P4000 To save up time: I got one corrupted image:n02487347_1956.JPEG. The error read:Can not identify image file '/path/to/...
ImageNet数据集和cifar,mnist数据集最大的不同,就是数据量特别大;单张图片尺寸大,训练样本个数多;面对如此大的数据集,在转换成lmdb文件时;使用了很多新的类型对象。 1,动态扩容的数组“vector”,动态地添加新元素 2,pair类型数据对,用于存储成对的对象,例如存储文件名和对应标签 ...