from d2limporttorchasd2l #@saved2l.DATA_HUB['dog_tiny']=(d2l.DATA_URL+'kaggle_dog_tiny.zip','0cb91d09b814ecdc07b50f31f8dcad3e81d6a86d')# 如果你使用Kaggle比赛的完整数据集,请将下面的变量更改为Falsedemo=Trueifdemo:data_dir=d2l.download_extract('dog_tiny')else:data_dir=os.path.join...
登录Kaggle后,点击图1所示犬种识别比赛网页上的“数据”选项卡,点击“全部下载”按钮下载数据集。在../data中解压缩下载的文件后,将在以下路径中找到整个数据集: · ../data/dog-breed-identification/labels.csv · ../data/dog-breed-identification/sample_submission.csv · ../data/dog-breed-identification/...
登录Kaggle后,点击图1所示犬种识别比赛网页上的“数据”选项卡,点击“全部下载”按钮下载数据集。在../data中解压缩下载的文件后,将在以下路径中找到整个数据集: ../data/dog-breed-identification/labels.csv ../data/dog-breed-identification/sample_submission.csv ../data/dog-breed-identification/train ../...
登录Kaggle后,点击图1所示犬种识别比赛网页上的“数据”选项卡,点击“全部下载”按钮下载数据集。在../data中解压缩下载的文件后,将在以下路径中找到整个数据集: ../data/dog-breed-identification/labels.csv ../data/dog-breed-identification/sample_submission.csv ../data/dog-breed-identification/train ../...
处理数据 将训练集划分为train和valid In [5] def reorg_dog_data(data_dir, valid_ratio): labels = d2l.read_csv_labels(os.path.join(data_dir, 'labels.csv')) d2l.reorg_train_valid(data_dir, labels, valid_ratio) d2l.reorg_test(data_dir) batch_size = 256 valid_ratio = 0.1 reorg_dog...
了解图像分类与imageNet数据集 一、图像分类 图像分类实质上就是从给定的类别集合中为图像分配对应标签的任务。也就是说我们的任务是分析一个输入图像并返回一个该图像类别的标签。 假定类别集为categories = {dog, cat, panda},之后我们提供一张图片给分类模型,如下图所示:...
当WordNet提供一个名词后,根据它设定的语音层次结构,ImageNet需要对该名词的父类节点同义词进行扩充,并以此作为搜索的关键词。比如“ whippet”分类名词(父类节点为:“dog”)的搜索还会包括“ whippet dog” 。 这类似于我们经常看到的“相关搜索”。为了进一步扩展图像池,数据集创建者还会使用多种语言进行了搜索。
当WordNet提供一个名词后,根据它设定的语音层次结构,ImageNet需要对该名词的父类节点同义词进行扩充,并以此作为搜索的关键词。比如“ whippet”分类名词(父类节点为:“dog”)的搜索还会包括“ whippet dog” 。 这类似于我们经常看到的“相关搜索”。为了进一步扩展图像池,数据集创建者还会使用多种语言进行了搜索。
当WordNet提供一个名词后,根据它设定的语音层次结构,ImageNet需要对该名词的父类节点同义词进行扩充,并以此作为搜索的关键词。比如“ whippet”分类名词(父类节点为:“dog”)的搜索还会包括“ whippet dog” 。 这类似于我们经常看到的“相关搜索”。为了进一步扩展图像池,数据集创建者还会使用多种语言进行了搜索。
我们可以从⽐赛⽹址上下载数据集，其⽬录结构为：| Dog Breed Identification | train | | 000bec180eb18c7604dcecc8fe0dba07.jpg | | 00a338a92e4e7bf543340dc849230e75.jpg | | …| test | | 00a3edd22dc7859c487a64777fc8d093.jpg | | 00a6892e5c7f92c1f465e213fd904582.jpg | | …|...