训练这么多图像需要消耗大量的资源,因此在2016年google DeepMind团队Oriol Vinyals等人在ImageNet的基础上提取出了miniImageNet数据集。 二. miniImageNet介绍 来源:DeepMind团队首次将miniImageNet数据集用于小样本学习研究,从此miniImageNet成为了元学习和小样本领域的基准数据集。DeepMind的那篇小样本学习的论文就是大名...
MiniImageNet数据集是基于ImageNet数据集的一个子集,ImageNet是一个大型的图片数据库,包含了超过1400万的高分辨率图片,涵盖了超过1万个类别。MiniImageNet从ImageNet中随机选择了100个类别,并从每个类别中随机选取了600张图片,形成了一个有60000张图片的小型数据集。 MiniImageNet中的图片仍然保持了ImageNet的高分辨率...
miniImageNet是一个在元学习和小样本学习领域广泛应用的数据集，由DeepMind团队从ImageNet数据集中提取而成，旨在解决大型数据集训练资源消耗过大的问题。ImageNet是一个著名的视觉数据集，包含超过1400万张图像，为2万多个类别进行了标注，每个类别至少有500张图像。Google DeepMind团队在2016年基于ImageNet数...
这里,这个数据集的训练集和测试集的类别划分为:5:1。相比于CIFAR10数据集,miniImageNet数据集更加复杂,但更适合进行原型设计和实验研究。 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...
mini-imagenet一共有2.86GB,文件架构如下: 数据集中图片示例: 数据处理代码 MiniImagenet数据集的结构为:所有的照片放在一个文件夹中,另外有三个csv文件分别是:train.csv,val.csv,test.csv,三个csv文件都有两列,第一列是文件名,第二列是标签。我在使用数据集时,把train数据,test数据,val数据分别都保存到对应...
总结来说,MiniImageNet 是一个小型图像数据集,它是 ImageNet 数据集的一个子集。它的格式通常包括图像文件、标签文件和索引文件,可能还包含其他额外的文件和元数据。MiniImageNet 被广泛用于计算机视觉研究,因为它提供了方便的图像数据集,可以用于训练和测试计算机视觉模型。©...
MiniImageNet 的数据集包含了 100 个类别,每个类别包含 600 张图片,总共约 60,000 张图片。这些图片是从 ImageNet 数据集中挑选出来的,以保证各个类别的图片具有代表性。 MiniImageNet 的主要特点包括: (1)小型数据集:相较于 ImageNet 数据集,MiniImageNet 的图片数量较少,可以节省计算资源和时间。 (2)分类...
MiniImageNet 格式起源于 ImageNet 数据集,ImageNet 是一个包含 1000 类、120 万张图片的大型计算机视觉数据集。然而,如此庞大的数据集在实际应用中可能存在一些问题,例如训练时间长、模型体积大等。为了解决这些问题,研究人员提出了 MiniImageNet 格式,它通过移除一些图片,将数据集大小缩小到 100 类、10 万张图片...
这个项目中的miniImageNet数据集是从ImageNet2012数据集中抽取出来的,在小样本机器学习领域这个miniImageNet数据集其实不仅仅是图片数据集其实也包括你定义的episode任务数据。 可以看到图片数据集为train, test, val 这三个文件夹, 另外三个pkl文件则是Few shot learning中对episode task的定义文件。
在训练MiniImagenet时,通常会遵循以下步骤: 1. 数据准备,首先,需要下载MiniImagenet数据集并进行预处理。这包括将图像分为训练集、验证集和测试集,并对图像进行标准化和缩放等预处理操作。 2. 模型选择,选择合适的模型架构来训练MiniImagenet数据集。通常会选择一些经典的卷积神经网络(CNN)架构,如ResNet、VGG等,...