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...
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,...
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...
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...
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片数据集其实也包括你定义的episode任务数据。 可以看到图片数据集为train, test, val 这三个文件夹, 另外三个pkl文件则是Few shot learning中对episode task的定义文件。
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片数据集其实也包括你定义的episode任务数据。 可以看到图片数据集为train, test, val 这三个文件夹, 另外三个pkl文件则是Few shot learning中对episode task的定义文件。
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,...
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...