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,...
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...
python mini_imagenet_generator.py --tar_path ~/Download/ILSVRC2012_img_train.tar --target_dir ~/project --image_resize 100 1. 从数据集中读取数据的方法: from mini_imagenet_dataloader import MiniImageNetDataSet minidataset = MiniImageNetDataSet(5,5,15,20000,600,800,'~/processed_images/') ...
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数据集需要先下载ImageNet数据集,ImageNet数据集的下载方式前文已介绍。 miniImageNet数据集是在ImageNet数据集(ILSVRC2012_img_train.tar)基础...
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...
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...
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...
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...
(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...
通过使用MiniImageNet数据集,研究者们可以更容易地进行实验,开发新的算法,以及比较不同方法的性能。 MiniImageNet数据集的格式与其他常见的图像数据集类似,每个图片都以图像文件的形式存储在磁盘上。对于每个任务(1-shot或5-shot),通常会提供一个数据集文件夹,其中包含三个子文件夹(train、val和test)。每个子文件...