简介:tiny-imagenet-200 是 ImageNet 数据集的一个子集。它包括 200 个不同的类别,每个类别有 500 张训练图像、50 张验证图像和 50 张测试图像。与完整的 ImageNet 数据集相比,每张图片的分辨率也减小到了 64x64 像素。 官方网页:http://cs231n.stanford.edu/tiny-imagenet-200.zip ...
Tiny ImageNet数据集是一个常用于计算机视觉领域,特别是在图像分类任务中的数据集。以下是对Tiny ImageNet数据集的详细介绍: 基本信息: Tiny ImageNet是ImageNet数据集的一个子集,包含了ImageNet中一部分图像和类别。 数据集中的图像分辨率较小,每张图像的分辨率为64x64像素,这有助于减少计算资源的需求,加速模型的...
没怎么看明白你的问题，你想在tiny数据集上训模型和imagenet1k怎么处理有啥关系。如果你的意思是模型原...
编写一个python小程序将解压后的Tiny ImageNet转化为上面两种格式种的任意一种即可: 修改/mmpretrain/mmpretrain/datasets/categories.py文件,在里面加上下面的TINY_IMAGENET_CATEGORIES元组: TINY_IMAGENET_CATEGORIES =('Egyptian cat','reel','volleyball','rocking chair, rocker','lemon','bullfrog, Rana cates...
PyTorch的Tiny ImageNet数据集可以通过模块来加载。首先,需要从模块中导入ImageFolder类,然后使用ImageFolder类来加载Tiny ImageNet数据集。具体步骤如下: 1.导入必要的库和模块: ```python import torch from torchvision import datasets, transforms ``` 2.定义数据预处理操作: ```python transform= ([ (256),将...
label class TestTinyImageNetDataset(Dataset): def __init__(self, id, transform=None): self.filenames = glob.glob("/content/tiny-imagenet-200/val/images/*.JPEG") self.transform = transform self.id_dict = id self.cls_dic = {} for i, line in enumerate(open('/content/tiny-imagenet...
在一篇名为《LARGE IMAGE DATASETS: A PYRRHIC WIN FOR COMPUTER VISION?》的论文中,研究者发现,MIT正在使用的一个高引用图片数据集Tiny Images存在强烈种族歧视和厌女症标签。 这个数据库内,当黑人或猴子出现时,标签显示为N*gger这一对黑人的蔑称词汇;此外,身穿比基尼或抱着孩子的妇女的图片被标记为b*tch等这一...
Tiny-ImageNet数据集是2016年由斯坦福大学发布的图像分类数据集,用作CS231N课程使用。它是ImageNet的子集,包含200类,每个类有500张训练图片,50张验证图片,50张测试图片。 Tiny-ImageNet的识别作为一个深度学习领域的经典项目引起了我们的兴趣,我们通过课程学习以及自学的相关知识,在参照现有的网络基础上基于此数据集来...
返回列表 内容 数据 版本列表 Fork 记录 手把手教你使用TinyImageNet数据集来进行图像分类任务 频道收录 分享 在线运行 版本 版本2 - 2020/03/03 08:00 Notebook 手把手教你使用TinyImageNet数据集来进行图像分类任务 文件 详情 运行环境:
[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/ImageNet2012/val',transform=data_transform)print(val_dataset.classes)print(val_dataset.class_to_idx)val_dataset_loader=DataLoader(val_...