Tinyimagenet是Imagenet的子集,来自斯坦福大学cs231N的课程项目,地址在这里。Tinyimagenet共200个类,每个类有500个训练样本,50个验证样本,50个测试样本,由于这个是目前还在持续的挑战赛,因此测试样本不提供标签,每个样本大小是3*64*64。 在上面的地址中提供了完整的数据集下载,还提供了挑战的入口和...
TINY_IMAGENET_CATEGORIES =('Egyptian cat','reel','volleyball','rocking chair, rocker','lemon','bullfrog, Rana catesbeiana','basketball','cliff, drop, drop-off','espresso',"plunger, plumber's helper",'parking meter','German shepherd, German shepherd dog, German police dog, alsatian','dinin...
Tiny-ImageNet数据集是2016年由斯坦福大学发布的图像分类数据集,用作CS231N课程使用。它是ImageNet的子集,包含200类,每个类有500张训练图片,50张验证图片,50张测试图片。 Tiny-ImageNet的识别作为一个深度学习领域的经典项目引起了我们的兴趣,我们通过课程学习以及自学的相关知识,在参照现有的网络基础上基于此数据集来...
PyTorch的Tiny ImageNet数据集可以通过模块来加载。首先,需要从模块中导入ImageFolder类,然后使用ImageFolder类来加载Tiny ImageNet数据集。具体步骤如下: 1.导入必要的库和模块: ```python import torch from torchvision import datasets, transforms ``` 2.定义数据预处理操作: ```python transform= ([ (256),将...
Tiny Images数据集的特点 Tiny Images数据集自2006年问世后,至今已包含5万多个WordNet中的不同标签。 数据集中的图像,来源于搜索引擎搜索标签、并自动下载所搜到的图片。 整理后的图像数量达8000万张,每张都以非常低的分辨率(32×32)保存在数据集中,形成了Tiny Images数据集的特色:数量庞大,图像微小。
[idx] image = read_image(img_path) if image.shape[0] == 1: image = read_image(img_path, ImageReadMode.RGB) label = self.id_dict[img_path.split('/')[4]] if self.transform: image = self.transform(image.type(torch.FloatTensor)) return image, label class TestTinyImageNetDataset(...
返回列表 内容 数据 版本列表 Fork 记录 手把手教你使用TinyImageNet数据集来进行图像分类任务 频道收录 分享 在线运行 版本 版本2 - 2020/03/03 08:00 Notebook 手把手教你使用TinyImageNet数据集来进行图像分类任务 文件 详情 运行环境:
这一方法的意义在于,它能够显著提升在如ImageNet-1K这样的复杂数据集上的数据集蒸馏效果,为数据集蒸馏领域提供了新的研究方向和实践指导。一、研究背景:数据集蒸馏在 CIFAR、MNIST 和 TinyImageNet 等简单数据集上表现出强大的性能,但在更复杂的场景中难以获得类似的结果。目前遇到困难和挑战:1、复杂场景下的数据集...
存一下自己会用到的数据集 (0)踩踩(0) 所需:1积分 aspell-mr-0.10.0-20.mga10.i686 2024-12-24 19:20:45 积分:1 aspell-mr-0.10.0-20.mga10.armv7hl 2024-12-24 19:20:15 积分:1 dbnd-azkaban-agent-1.0.12.11-all.jar 2024-12-24 19:16:40 ...