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,...
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...
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...
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...
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...
[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(...
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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
二、SD-Small与SD-Tiny模型介绍 SD-Small和SD-Tiny是两种轻量级深度学习模型,适用于多种任务,如图像分类、目标检测等。SD-Small在性能和体积之间达到了良好的平衡,而SD-Tiny则进一步减小了模型体积,以满足在资源受限环境下的应用需求。 三、知识蒸馏实现步骤 准备数据集:选择适合任务的数据集,如ImageNet等。 训练教...