ImageNet是一个图像数据集,关于它的详细介绍可以参考这篇文章:Dataset之ImageNet:ImageNet数据集简介、下载、使用方法之详细攻略。 ILSVRC是ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge的缩写,是基于ImageNet的一个图像识别大赛,每年都会举办。ILSVRC2012就是2012年举办的,比赛组织者会发布一整套数据,包括 training ...
mnist_train_dataset = MnistDataset(r'./data/mnist_train.csv') # mnist_dataset.plot_image(9) # 训练分类模型 start_time = time.time() C = Classifier() epochs = 3 # 训练3轮 for i in range(epochs): print('training epoch ', i+1, 'of', epochs) for lable, image_tensor, target_te...
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
(PReLU-nets), we achieve 4.94% top-5 test error on the ImageNet 2012 classification dataset. This is a 26% relative improvement over the ILSVRC 2014 winner (GoogLeNet, 6.66%). To our knowledge, our result is the first to surpass human-level performa...
ImageNet2012, a renowned dataset for image classification, comprises 1000 distinct categories. The dataset is commonly utilized in academic research, featuring a training set of approximately 137 gigabytes (GB) and a validation set of 6 GB. Each class in the training set contains around...
Training Dataset 2.2 验证集处理 验证集包含5W张图片,直接对tar文件进行解压即可。 mkdir ILSVRC2012_img_val tar xvf ILSVRC2012_img_val.tar -C ILSVRC2012_img_val 如果需要将val进行分类,也就是不同类别图片放到不同文件夹中,需要额外执行以下命令: ...
transform=data_transform) train_dataset_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=4) val_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder( root='./ImageNet/data/ImageNet2012/ILSVRC2012_img_val', transform=data_transform) val_dataset_loader = DataLoader(val_dataset, ...
到底有多少张图片啊？其实稍微查点资料就知道没有用到1500万（对应了2万多类），常用的是ISLVRC 2012...
2 The Dataset ImageNet 是一个包含超过1500万张标记高分辨率图像、大约22000个类别的数据集。图片是从网上收集的,并由人工标记。从2010年开始,一年一度的 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 ILSVRC 举行。ILSVRC 使用ImageNet 的一个子集,1000个类别中每个类别大约有1000张图像。总共大约有120万张训练图像、5万张验证...