MiniImagenet是由美国斯坦福大学的研究人员提出的一种小规模图像数据集。它旨在为小规模分类学习问题提供一个基准数据集。MiniImagenet中选取的类别具有广泛的应用领域,包括人物、物品、自然场景、建筑等。 MiniImagenet的类别主要来自于ImageNet数据集中的1000个类别,并被分成了26个充满多样性的类别群组。这些群组是根据...
miniImageNet数据集节选自ImageNet数据集。ImageNet是一个非常有名的大型视觉数据集,它的建立旨在促进视觉识别研究。训练ImageNet数据集需要消耗大量的计算资源。ImageNet为超过1400万张图像进行了注释,而且给至少100万张图像提供了边框。 ImageNet包含2万多个类别,比如:“气球”、“轮胎”和“狗”等类别,ImageNet的每...
ImageNet是一个非常有名的大型视觉数据集,它的建立旨在促进视觉识别研究。训练ImageNet数据集需要消耗大量的计算资源。ImageNet为超过1400万张图像进行了注释,而且给至少100万张图像提供了边框。 ImageNet包含2万多个类别,比如:“气球”、“轮胎”和“狗”等类别,ImageNet的每个类别均有不少于500张图像。 训练这么多...
miniImageNet数据集节选自ImageNet数据集。ImageNet是一个非常有名的大型视觉数据集,它的建立旨在促进视觉识别研究。训练ImageNet数据集需要消耗大量的计算资源。ImageNet为超过1400万张图像进行了注释,而且给至少100万张图像提供了边框。 ImageNet包含2万多个类别,比如:“气球”、“轮胎”和“狗”等类别,ImageNet的每...
mini-imagenet miniImageNet包含100类共60000张彩色图片,其中每类有600个样本,每张图片的大小被resize到了84×84。这里,这个数据集的训练集和测试集的类别划分为:5:1。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。
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2.86GB,文件架构如下: root/ .├── images├── train.csv├── test.csv├...
miniImageNet是一个在元学习和小样本学习领域广泛应用的数据集，由DeepMind团队从ImageNet数据集中提取而成，旨在解决大型数据集训练资源消耗过大的问题。ImageNet是一个著名的视觉数据集，包含超过1400万张图像，为2万多个类别进行了标注，每个类别至少有500张图像。Google DeepMind团队在2016年基于ImageNet...
MiniImageNet数据集是基于ImageNet数据集的一个子集,ImageNet是一个大型的图片数据库,包含了超过1400万的高分辨率图片,涵盖了超过1万个类别。MiniImageNet从ImageNet中随机选择了100个类别,并从每个类别中随机选取了600张图片,形成了一个有60000张图片的小型数据集。 MiniImageNet中的图片仍然保持了ImageNet的高分辨率...
MiniImageNet 的数据集包含了 100 个类别,每个类别包含 600 张图片,总共约 60,000 张图片。这些图片是从 ImageNet 数据集中挑选出来的,以保证各个类别的图片具有代表性。 MiniImageNet 的主要特点包括: (1)小型数据集:相较于 ImageNet 数据集,MiniImageNet 的图片数量较少,可以节省计算资源和时间。 (2)分类...
MiniImageNet 的格式通常包括以下内容: 1.图像文件:MiniImageNet 包含图像文件,这些文件是实际的图片,格式可能包括 JPEG、PNG 或其他常见格式。 2.标签文件:每个图像都有一个对应的标签,标签文件通常是一个文本文件,包含了图像对应的类别的信息。 3.索引文件:索引文件包含了图像和标签的对应关系,以及图像文件的路径...