Mini_ImageNet介绍DeepMind团队首次将miniImageNet数据集用于小样本学习研究, 从此miniImageNet成为了元学习和小样本领域的基准数据集。 DeepMind的那篇小样本学习的论文就是大名鼎鼎的Matching Network的来源: Matching Networks for One Shot Learning 。 miniImageNet包含100类共60000张彩色图片, 其中每类有600个样本,...
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...
miniImageNet_1.zip miniImageNet_1.zip (3205.75M) 下载 File Name Size Update Time miniImageNet/test/n01930112/n0193011200000001.jpg 8976 2021-03-26 04:35:42 miniImageNet/test/n01930112/n0193011200000004.jpg 50651 2021-03-26 04:35:42 miniImageNet/test/n01930112/n0193011200000005.jpg 6598 ...
MiniImageNet 格式起源于 ImageNet 数据集,ImageNet 是一个包含 1000 类、120 万张图片的大型计算机视觉数据集。然而,如此庞大的数据集在实际应用中可能存在一些问题,例如训练时间长、模型体积大等。为了解决这些问题,研究人员提出了 MiniImageNet 格式,它通过移除一些图片,将数据集大小缩小到 100 类、10 万张图片...
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...
不用自己手动下载，直接装个MLclf的package，自动下载mini-imagenet dataset到当前目录很方便。pip install...
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...
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-8 -*- """ 这部分程序可以将放在一起的图片按照训练集测试集和验证集分开 ...
deep-learningmetric-learningmeta-learningfew-shot-learningfew-shot-recognitionmini-imagenettiered-imagenetmeta-datasetconditional-neural-processfew-shot-classifcation UpdatedMar 25, 2023 Python Code of Empirical Bayes Transductive Meta-Learning with Synthetic Gradients ...
Generate mini-ImageNet with ImageNet for both caffe and torch style input prepare ImageNet mkdir train && mv ILSVRC2012_img_train.tar train/ && cd train tar -xvf ILSVRC2012_img_train.tar && rm -f ILSVRC2012_img_train.tar find . -name "*.tar" | while read NAME ; do mkdir -p "$...