2. 重新组织 val 数据,按照 train 数据的组织方式,对 val 数据进行处理,方便后续训练验证时对数据的加载。 def imagenet_val_process(images_dir, devkit_dir): """ move val images to correspongding class folders. """ # load synset, val ground truth and val images list synset = scipy.io.loadm...
Imagenet数据集一般适用于分类任务。 1. 一级目录:包括Train、Test、classes.txt和test.txt四个文件。 2. 二级目录:Train和Test文件的下一级目录。根据类别分别建立文件,例如本实验有4个类别,就分别创建四个文件。将每个类别的数据放到对应类别的目录中。 3. classes.txt 分别有两列,第一列是分类的文件名,就是...
在mindspore中，我们只需要在使用dataset.batch函数之后再对数据集进行预处理。 if (mix_up > 0. or cutmix > 0.) and not is_training: # if use mixup and not training(False), one hot val data label one_hot = C.OneHot(num_classes=num_classes...
defsplit_data(src_data_path,target_data_path,train_rate=0.8):src_data_dict=load_data(src_data_path)classes=[]train_dataset,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...
label=self.class_list.index(label_name) 1. 2. 3. 4. 最后完成我们还得把图片和标签都转化为pytorch能用的格式,也就是转成tensor类型。这里我比较倾向于在init中再定义一连串专门用于图像预处理的操作,举个例子虽然对于这个数据集我们可以确定已经提前将图片转化为了256*256的尺寸,但是可能有些数据集他的尺寸...
num_classes (int): 目标的类数。”EMA EMA（Exponential Moving Average）是指数移动平均值。在深度...
Darknet displays information as it loads the config file and weights, then it classifies the image and prints the top-10 classes for the image. Kelp is a mixed breed dog but she has a lot of malamute in her so we'll consider this a success!
imagenet.py: This file contains theImageNetDataclass that provides metadata about ImageNet (a list of classes, etc.) and functionality for loading images in the original ImageNet dataset. The scriptsgenerate_imagenet_metadata_pickle.pyare used to assemblegenerate_class_info_file.pysome of the me...
self._data_path = os.path.join(cfg.DATA_DIR,"imagenet")#类别与对应的wnid,可以修改成自己要训练的类别self._class_wnids = {'cup':'n03147509','glasses':'n04272054'}#类别,修改类别时同时要修改这里self._classes = ('__background__', self._class_wnids['cup'], self._class_wnids['gla...
1、classes:样本类型名称列表(也就是目标文件夹下所有子文件夹名称列表)。ImageFolder要求相同类型的样本存放在一个文件夹下,文件夹的名称就是每个类型的名称,然后按class名称进行排序,根据排序的序号来成生每个类型的标签值 2、samples:ImageFolder会扫描所有图片,得到包含了所有图片的列表:列表中的每一项是一个tuple,...