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,...
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...
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: ...
[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(...
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...
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...
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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
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?
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