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...
miniImageNet数据集包含100个类别的60000张彩色图片，每类有600个样本，每张图片的尺寸为84×84像素。通常情况下，miniImageNet数据集的训练集和测试集类别比例为80:20。与CIFAR10数据集相比，miniImageNet数据集更复杂，更适合原型设计和实验研究。数据集的文件结构如下：root/ \qquad |- images/ \qquad...
mini-imagenet一共有2.86GB,文件架构如下: 数据集中图片示例: 数据处理代码 MiniImagenet数据集的结构为:所有的照片放在一个文件夹中,另外有三个csv文件分别是:train.csv,val.csv,test.csv,三个csv文件都有两列,第一列是文件名,第二列是标签。我在使用数据集时,把train数据,test数据,val数据分别都保存到对应...
前文接受了mini_imagenet数据集的生成,但是few shot learning常用的episode学习方法是在数据集的基础上划分task episode,每个episode相当于是一个task,比如把数据集划分20000个episode就相当于生成 项目页面给出的episode生成方法(demo 版本): from miniimagenettools.mini_imagenet_dataloader import MiniImageNetDataLoader...
ImageNet简介 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...
默认miniImageNet数据集是对ImageNet数据集中的图片进行了84x84的resize操作的。 === 运行mini_imagenet_generator.py 文件后文件夹内容如下: 其中imagenet mini_imagenet 均为中间过程文件夹, processed_images 为最终数据集文件夹。 === gitee 下载地址: https://gitee.com/devilmaycry812839668/mini-image...
Mini-Imagenet 喜爱 0 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60 linwe...
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...
适用于torchvison中ImageFolder的mini-imagenet数据集,为了能够上传将train分成两个,实际使用时train1和train2合并。train:val=5:1 数据列表 数据名称上传日期大小下载 val.zip2022-04-05497.91MB trian2.zip2022-04-051.17GB train1.zip2022-04-051.21GB ...