{“类在imagenet-classes.txt文件的第几行”:[“压缩包的名称”,“类名”],} 在下面的分类中,搜索 “类名”,比如 “tench” ,可以找到对应图片数据 tar 包名称,然后在 ILSVRC2012_img_train 目录下找到对应 压缩包下载解压即可 得到对应分类的图片; {"0":["n01440764","tench"],"1":["n01443537",...
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,就是上二级目录文件名,第二列是对应类别。
(每个类别均有500张图片) 数据集总大小:185MB 下载解压后的图像目录:训练集(80000张图片)、和测试集(20000张图片) data-train 训练集-每个子文件夹放同类别的图像,文件夹名为分类类别 data-test 测试集-每个子文件夹放同类别的图像,文件夹名为分类类别 除此之外,提供了classes的json字典类别文件,以及可视化的...
1)比如推理得到class序号是980,需要先在imagenet_classes.txt中找到第981个class(因为索引从0开始,所以是第981个类别,但在下面imagenet_classes中查索引还是按照980查找)是 n09472597,然后再在imagenet_synsets.txt 中找这个序号对应的含义,是volcano,所以推理结果的对应是火山,这时候可以与输入的数据图作对比,检验...
COLOR_BGR2RGB)) # random select 6 images, and show their classes ID and bounding boxes in them fig = plt.figure(figsize=(12, 12)) np.random.seed(2) for idx, id in enumerate(np.random.choice(num, size=6)): xml_addr = val_xml_root + 'ILSVRC2012_val_' + str(id + 1)...
{“类在imagenet-classes.txt文件的第几行”:[“压缩包的名称”,“类名”],} 在下面的分类中,搜索 “类名”,比如 "tench" ,可以找到对应图片数据 tar 包名称,然后在 ILSVRC2012_img_train 目录下找到对应 压缩包下载解压即可 得到对应分类的图片; ...
model.num_classes = 10 # 从指定数据集路径中加载数据 model.load_dataset(path='mnist') # 设置模型的保存路径 model.save_fold = 'mycheckpoints' # 设置预训练模型路径 #checkpoint='./checkpoint/lenet_pretrain.pth' # 设定训练的epoch次数以及是否进行评估 model.train(epochs=10, validate=True,lr=...
1.1 下载地址 ImageNet的官方地址:https://image-net.org/。目前,ImageNet数据集已经不面向公众开放,想要下载数据集,必须使用.edu的教育邮箱注册认证。在本人下载数据集的过程中,发现官网的下载速度只有300K/s左右,实在是太慢了。可以使用迅雷等torrent下载器,使用以下种子链接下载: ...
深度学习 imagenet-classes.txt ImageNet数据集分类标签文件 训练下载 使用Resnet等基于ImageNet数据集训练的预训练模型预测时,可以根据预测结果索引对应查出类别名称,进而判断预测的正确性。 上传者:weixin_44293931时间:2023-02-23 ImageNet原文文献及中文翻译 ...
NetworkCLI argumentNetworkType enumObject classes SSD-Mobilenet-v1ssd-mobilenet-v1SSD_MOBILENET_V191 (COCO classes) SSD-Mobilenet-v2ssd-mobilenet-v2SSD_MOBILENET_V291 (COCO classes) SSD-Inception-v2ssd-inception-v2SSD_INCEPTION_V291 (COCO classes) ...