简介:tiny-imagenet-200 是 ImageNet 数据集的一个子集。它包括 200 个不同的类别,每个类别有 500 张训练图像、50 张验证图像和 50 张测试图像。与完整的 ImageNet 数据集相比,每张图片的分辨率也减小到了 64x64 像素。 官方网页:http://cs231n.stanford.edu/tiny-imagenet-200.zip 数据列表 数据名称上传...
pythonanacondaimagenetconvolutional-neural-networkshyperparameter-searchtiny-imagenet200tiny-imagenet UpdatedApr 12, 2019 Python SathwikTejaswi/deep-ranking Star81 Code Issues Pull requests Learning Fine-grained Image Similarity with Deep Ranking is a novel application of neural networks, where the authors...
Tiny-ImageNet,200种分类,已对数据进行处理,包含train_list.txt和val_list.txt两个文件(适应于paddleclass工具包的训练,直接在配置文件指定2个文件的路径即可) - 飞桨AI Studio
To use this code you will first need to download the dataset from it's website:http://cs231n.stanford.edu/tiny-imagenet-200.zip Alternatively, you can run the following command in your terminal if you havewgetinstalled to download it to your current directory: ...
Tiny-ImageNet的下载链接如下:http://cs231n.stanford.edu/tiny-imagenet-200.zip 下载完成后进行解压,可以看到在windows下的目录显示为: 可以看到train文件夹中,所有图片都像ImageNet一样放在以类别命名的文件夹中,可以不用管,但是val文件夹中同样也需要像Imagenet一样利用脚本将各文件放置于文件夹中,以符合pytorc...
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...
本作业使用的数据集为Tiny ImageNet 200。Tiny ImageNet 200是斯坦福大学的cs231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition class课程为学生组织了一个类似于ImageNet挑战的图像分类挑战,但范围更小。本数据集共有200个图像类,其中500张图像用于训练,50张图像用于验证,50张图像用于每类测试,每张图像被预...
('/content/tiny-imagenet-200/wnids.txt', 'r')): id_dict[line.replace('\n', '')] = i class TrainTinyImageNetDataset(Dataset): def __init__(self, id, transform=None): self.filenames = glob.glob("/content/tiny-imagenet-200/train/*/*/*.JPEG") self.transform = transform self...
wget http://cs231n.stanford.edu/tiny-imagenet-200.zip Setting Up Your Environment Using Anaconda is a GREAT way to keep everything consistent regardless of what machine you run your code on. The following command will create an Anaconda virtual environment with the modules listed in requirements...
编写一个python小程序将解压后的Tiny ImageNet转化为上面两种格式种的任意一种即可: 修改/mmpretrain/mmpretrain/datasets/categories.py文件,在里面加上下面的TINY_IMAGENET_CATEGORIES元组: TINY_IMAGENET_CATEGORIES =('Egyptian cat','reel','volleyball','rocking chair, rocker','lemon','bullfrog, Rana cates...