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 ...
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...
('/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...
TinyImageNet是一个图像分类数据集,它是ImageNet数据集的一个子集。TinyImageNet包含了200个类别的图像,每个类别有500张训练图像、50张验证图像和50张测试图像。这些图像的大小为64x64像素,非常适合用于计算机视觉任务的快速原型设计和初步测试。 2. TinyImageNet数据集的特点 类别数量适中:TinyImageNet包含200个类别,...
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
Tiny ImageNet数据集是从ImageNet数据集中抽取而来,ImageNet是一个大规模的图像数据库,包含了各种各样的图像和对应的标签。 1.2数据集规模 Tiny ImageNet数据集相对于原始的ImageNet数据集来说规模较小,包含200个类别,每个类别有500个训练图像,50个验证图像和50个测试图像。 2. Tiny ImageNet数据集的特点 2.1图像...
Tiny ImageNet是ImageNet的子集,ImageNet太大了,训练一次要好几天,于是准备用Tiny ImageNet代替ImageNet,但是MMPretrain项目里面用的全部都是ImageNet,需要做一些修改才能使用Tiny ImageNet. /mmpretrain/mmpretrain/datasets/imagenet.py里面列出了ImageNet的两种格式: ...
pytorch tiny imagenet数据集使用方法 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: ...
哪怕是比Tiny Images更有影响力的数据集ImageNet,在这次研究中也被指出存在部分令人不适的图片,但没有Tiny Images数量这么庞大。 有学者指出,ImageNet维护者众多、且图像分类明确,与之相比,Tiny Images则几乎从未被仔细检查过。 到底是什么原因,使得这么多年来,Tiny Images数据集一直少有人工清查?
为了在0.5C0 FLOPs这个计算量限制附近进行搜索,我们随机地改变分辨率和模型深度,并调整模型宽度w=,使新产生的模型有约0.5C0 FLOPs的计算量,这些随机搜索的模型在ImageNet-100数据集上训练了的100个epochs,训练结果如图2所示。 图2:在200M FLOPs的约束下,调整模型三维(图片分辨率,模型深度和宽度)对精度的影响 我们...