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-右击压缩包-点击download即可 数据处理过程 # -*- coding: utf...
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,...
前文接受了mini_imagenet数据集的生成,但是few shot learning常用的episode学习方法是在数据集的基础上划分task episode,每个episode相当于是一个task,比如把数据集划分20000个episode就相当于生成 项目页面给出的episode生成方法(demo 版本): fromminiimagenettools.mini_imagenet_dataloaderimportMiniImageNetDataLoader dat...
其中每类有600个样本,每张图片的规格为84 × 84(使用pro_images处理后的尺寸) 。 通常而言,这个数据集的训练集和测试集的类别划分为:80 : 20。 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。 数据集架构 Mini_ImagesNet.tar.gz(已将图片处理为84*84)mini-imagenet一共有...
虽然自己花时间把代码重构了一下,不过功能都是保持一致的,对于datasetloader部分使用了具体的get_train_batch, get_val_batch, get_test_batch函数,实现了对不同部分数据的读取显示进行。 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...
个人使用的数据生成命令: python mini_imagenet_generator.py --tar_dir ~/ILSVRC2012/ILSVRC2012_img_train.tar 更多命令参考项目页面。 通过这个代码才知道原来 miniImageNet的数据集是在ImageNet数据集的基础上进行划分的,换句话说miniImageNet数据集是ImageNet数据集的子集。如果自己想要从头获得这个miniImageNet数...
(bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet """ model = SCNet(SCBottleneck, [3, 4, 6, 3], deep_stem=False, stem_width=32, avg_down=False, avd=False, **kwargs) if pretrained: model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['scnet50'])) return model def ...
MiniImageNet 格式的主要应用领域是计算机视觉任务,尤其是目标检测、图像分类和语义分割等任务。由于 MiniImageNet 格式数据集较小,模型可以更快地训练和推理,从而提高整体性能。此外,MiniImageNet 格式还可以用于迁移学习,即利用预训练的模型在新任务上进行微调。通过使用预训练模型,新任务可以在较短的时间内达到较好的...
本发明公开了一种基于miniImageNet数据集辅助训练小样本学习输电线路缺陷识别方法,步骤:获取输电线路缺陷样本数据,并进行数据预处理,制作图像数据集;将图像数据集入小样本学习模型中进行元学习训练和测试,将全局预测得分作为辅助目标,利用预测的局部相似性得分和全局相似性得分校准参数度量空间;将待测输电线路缺陷样本输入...
(1)扩大数据集规模:通过增加图片数量和类别数量,以提高 MiniImageNet 的数据丰富度。 (2)引入更多数据来源:可以尝试从不同的数据集中挑选图片,以增加 MiniImageNet 的数据多样性。 (3)结合其他数据集:可以尝试将 MiniImageNet 与其他数据集相结合,例如使用 MiniImageNet 进行预训练,然后使用更大的数据集进行微调...