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。这些群组是根据物品的特性和亲缘关系划分的。其中一些类别如下: 1. 水果:这个群组中包括了许多水果的类别,如苹果、香蕉、草莓、橙子等...
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。训练这么多图像需要消耗大量的资源,因此在2016年google DeepMind团队Oriol Vinyals等人在ImageNet的基础上提取出了miniImageNet数据集。 二. miniImageNet介绍 来源:DeepMind团队首次将miniImageNet数据集用于小样...
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。 训练这么多图像需要消耗大量的资源,因此在2016年google DeepMind团队Oriol Vinyals等人在ImageNet的基础上提取出了miniImageNet数据集...
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数...
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。 https://studio.brainpp.com/dataset/2313?name=mini_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...
例如,有些 MiniImageNet 版本可能包含更多的图像和类别,而有些版本可能只包含一部分。此外,MiniImageNet 可能还包括一些额外的文件和元数据,如图像的分辨率、像素值等。 总结来说,MiniImageNet 是一个小型图像数据集,它是 ImageNet 数据集的一个子集。它的格式通常包括图像文件、标签文件和索引文件,可能还包含其他...
尽管数据集规模减小,但 MiniImageNet 仍具有较好的类别多样性,可以用于多种计算机视觉任务。 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...
6. 结果分析,最后,需要对训练得到的模型进行结果分析,包括准确率、损失曲线等指标的分析,以及模型在不同类别上的表现情况等。 总的来说,训练MiniImagenet需要遵循数据准备、模型选择、训练过程、超参数调整、模型评估和结果分析等步骤,以确保获得良好的训练效果。©...