最近在做一些大规模数据集(ImageNet-1k、ImageNet-21k)的实验之外,还做了一些小数据集的 ablation study。其中pytorch有自带的cifar10、cifar100数据加载,而Tiny ImageNet是没有的。于是简单在此记录一下这个数据集的处理。 Tiny ImageNet Challenge 是斯
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...
几种思路：直接resize 到224x224，无非就是计算量多一点。直接padding 到224x224，保留原始尺度。直接...
Tiny ImageNet Challenge 来源于斯坦福 CS231N 课程,共237M Tiny Imagenet 有 200 个类。 每个类有 500 张训练图像、50 张验证图像和 50 张测试图像。 关于tiny image net的val部分,我们需要做一些修改,让val部分和train一样,同一类别的图片,都放到同一个文件夹下,并且类别名和train文件夹下的类别名称一样 ...
作者的TransNeXt-Tiny, 仅在ImageNet-1K上预训练, 在ImageNet上的准确率达到84.0 \%,超过了ConvNeXt-B。在COCO目标检测中, 它使用DINO检测头,在分辨率为384^2时,实现了55.1的框 mAP, 比在384^2分辨率下预训练的ConvNeXt-L提高了1.7。作者的TransNeXtSmall/Base, 仅在384^2分辨率下进行 5个epoch的微调, 在...
Tiny-ImageNet的下载链接如下:http://cs231n.stanford.edu/tiny-imagenet-200.zip 下载完成后进行解压,可以看到在windows下的目录显示为: 可以看到train文件夹中,所有图片都像ImageNet一样放在以类别命名的文件夹中,可以不用管,但是val文件夹中同样也需要像Imagenet一样利用脚本将各文件放置于文件夹中,以符合pytorc...
Tiny ImageNet是ImageNet的子集,ImageNet太大了,训练一次要好几天,于是准备用Tiny ImageNet代替ImageNet,但是MMPretrain项目里面用的全部都是ImageNet,需要做一些修改才能使用Tiny ImageNet. /mmpretrain/mmpretrain/datasets/imagenet.py里面列出了ImageNet的两种格式: ...
('/content/tiny-imagenet-200/wnids.txt', 'r')): id_dict[line.replace('\n', '')] = i class TrainTinyImageNetDataset(Dataset): def __init__(self, id, transform=None): self.filenames = glob.glob("/content/tiny-imagenet-200/train/*/*/*.JPEG") self.transform = transform self...
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 数据列表 数据名称上传...
Tiny-ImageNet UPANets Weakly-Supervised Object Localization Tiny ImageNet InfoCAM Personalized Federated Learning Tiny ImageNet SuPerFed-MM Show all 8 benchmarks Papers Similar Datasets Created with Highcharts 9.3.0Number of Papers202220242021202320250100200Tiny ImageNetCIFAR-10CIFAR-100 ...