target[label] = 1 image_value = torch.FloatTensor(self.data_df.iloc[index, 1:].values) / 255.0 return label, image_value, target def plot_image(self, index): arr = self.data_df.iloc[index, 1:].values.reshape(28, 28) plt.title('label = ' + str(self.data_df.iloc[index, 0])...
ILSVRC2012_img_train是训练集,有1,281,167个图片,总共有1000个种类,是ImageNet 的子集,其中每种类型都有732 到 1300张图片,这个文件夹下面是1000个子文件夹,每个文件夹都以WNID来命名,比如n01440764,如下图: 文件夹下面是该种类JPEG格式的图片: 直接通过pytorch提供的ImageNet类来使用,想要更详细的了解这个类...
执行命令,解压ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz这个文件: tar -xzf ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz 该文件中记录着验证集中的图像名及其类别标签之间的映射关系。 在‘/home/data/imagenet’ 目录下创建 Python 脚本,假设命名为“unzip.py”,其内容如下: from scipy import io import os import shutil def move_v...
wget -qO- https://raw.githubusercontent.com/soumith/imagenetloader.torch/master/valprep.sh | bash 我们只需要手动下载下来并执行就可以了。点进valprep.sh链接,按Ctrl + S保存到imagenet/val中,接着在此目录中鼠标右键选择Git Bash Here输入./*.sh即可。 valprep.sh这个脚本是用来给验证集中的一张张...
wget https://raw.githubusercontent.com/soumith/imagenetloader.torch/master/valprep.sh # 2.执行脚本进行分类 bash ./valprep.sh # 3.删除脚本 rm valprep.sh # 分类之后的验证集结构 # imagenet/ILSVRC2012_img_val/ # ├── n01440764
2012深度学习革命——ImageNet #AI在抖音 #抖音最值得收藏的AI知识 #抖音知识年终大赏 #抖音精选 - 玄感X于20241210发布在抖音,已经收获了42.8万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
ImageNet的1K或ISLVRC2012标签通常指的是1000个类别，这个数据集方便了模型结构的评估。由于其广泛引用和标准化的评价指标（如top1、top5），它成为了比较模型性能的常用基准。下载数据需在官网注册，推荐使用edu邮箱。训练集包括120多万张自然图像，约150GB，分为1000个类别，每类图片独立存储。预处理时...
ImageNet 是一个包含超过1500万张标记高分辨率图像、大约22000个类别的数据集。图片是从网上收集的,并由人工标记。从2010年开始,一年一度的 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 ILSVRC 举行。ILSVRC 使用ImageNet 的一个子集,1000个类别中每个类别大约有1000张图像。总共大约有120万张训练图像、5万张验证图像和15万张测...
2012深度学习革命——ImageNet,于2024年12月10日上线。西瓜视频为您提供高清视频,画面清晰、播放流畅,看丰富、高质量视频就上西瓜视频。
通过解压ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz文件获取验证集图像名及类别标签映射。在/home/data/imagenet目录下编写Python脚本“unzip.py”，用于自动分类验证集图像。运行脚本后，训练集与验证集各自生成1000个文件夹。训练集与验证集均成功组织为1000个文件夹，便于后续模型训练与评估。