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...
因为这个数据集是从imagenet抽取出来的 训练集测试集、测试集和验证集的数据类别都不相同 其类别总数是100类 这意味着我们不能从头开始训练 因此还需要对这个数据集进行重新划分 """ import csv import os from PIL import Image train_csv_path="./mini_imagenet/train.csv" val_csv_path="./mini_imagenet/...
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...
因为这个数据集是从imagenet抽取出来的 训练集测试集、测试集和验证集的数据类别都不相同 其类别总数是100类 这意味着我们不能从头开始训练 因此还需要对这个数据集进行重新划分 """ import csv import os from PIL import Image train_csv_path="./mini_imagenet/train.csv" val_csv_path="./mini_imagenet/...
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。