ImageNet数据下载

最新推荐文章于 2025-04-07 20:37:54 发布
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imageNet数据下载
weixin_41043240的博客
05-14 2万+
方法1 Download the ImageNet dataset The ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) dataset has 1000 categories and 1.2 million images. The images do not need to be preprocessed or pack...
ImageNet-数据集
03-11
ImageNet 数据集是计算机视觉领域最著名且最具挑战性的数据集之一，由斯坦福大学的研究团队发起并维护。这个数据集以大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC, ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）的形式，...
CV界的传说，Imagenet21K数据集
02-28
Imagenet21K数据集作为现在超大VIT预训练模型必须要使用的数据集，总大小1TB以上，想必需要使用数据集的朋友在中文互联网找不到此类数据，在此免费提供给大家，希望大家能够快速上手大模型。
ImageNet下载及处理
芒果干的博客
07-27 6538
当时用来比赛的ImageNet是用来做多个任务的，但是我们预训练只需要分类的那个任务，所以找到下面的Images，训练集找到138GB的那个（task1&2），验证集是6.3GB的那个，测试集是13GB的那个。这里处理的时候遇到一个问题，服务器没法上网，所以其中的62行wget那个命令无法使用，这里我直接在本地新建了一个sh文件，然后把对应链接的内容复制进去了，然后传到服务器val文件夹下，运行bashxx.sh即可。就是下面这种train，val然后训练和验证集里面都有100类的文件夹形式。...
ImageNet 数据集的下载及解压操作
最新发布
2403_88613622的博客
04-07 545
是 ImageNet 2012 验证集的标签文件。该文件包含了 ImageNet 验证集中每个图像的类别标签，每个标签对应于 ImageNet 数据集的类别索引（1 到 1000）。通过以下脚本可使其解压到对应的目录下。训练集ILSVRC2012_img_train.tar解压缩后是1000个分类子集的压缩包。验证集ILSVRC2012_img_val.tar解压缩后是50000张图片，下载完 ImageNet 的 训练集和测试集之后，将其移动到相应的目录下.接下来需要按批量解压压缩包。
ImageNet数据集 & 下载
学习 & 分享 ~
07-02 1万+
ImageNet官网：http://image-net.org/ImageNet 由斯坦福李飞飞教授带领创建，ImageNet 本身有2万多个的类别，超过 1400 万张图片，其中超过 100 万张图片有明确类别标注和物体位置标注。ImageNet 按照 WordNet 层级结构组织数据，首先介绍一下 WordNet。在 WordNet 中每一个概念（concept）都会由很多个词（word）或者短语（word phrase）来描述，就好比说 “动物 animal” 作为一个 concept，可以包含 “d
下载、处理、加载ImageNet数据集（全网最详细）
Eli_Code
08-01 5万+
手把手带你下载、处理、加载ImageNet数据集（全网最详细）
关于下载全自动下载ImageNet等大型数据集的经验之谈，以及代码.zip
12-28
关于下载全自动下载ImageNet等大型数据集的经验之谈，以及代码 关于下载全自动下载ImageNet等大型数据集的经验之谈，以及代码 关于下载全自动下载ImageNet等大型数据集的经验之谈，以及代码 关于下载全自动下载...
人工智能+imagenet数据集+百度网盘分享
03-02
根据给定的信息，Imagenet数据集可以通过百度网盘链接下载：[点击此处](https://pan.baidu.com/s/1EoGIKtae_u6_S8Y3jmuycA)，提取码为61j6。需要注意的是，尽管链接标示为“永久有效”，但考虑到网络资源的不稳定性...
ImageNet_mini数据集下载链接
05-19
这个ImageNet数据集是用于分类的，不像用于检测的有目标框的坐标信息等，每个文件夹名称就是相应的该类标签。
imagenet2012下载
lu_linux的博客
04-29 503
废话不多说，原始下载官网http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nonpub-downloads 我放在百度云上的有所有的下载内容（不得不说迅雷百度云双会员和百度云离线下载太猛了2333） 链接：https://pan.baidu.com/s/1eED707GO3RmT5eeZVvgHxw 提取码：wnxz https://blog.youkuaiyun.com/Zjhao666/article/details/88764158 ...
imagenet-downloader:从ImageNet图像URL下载
05-16
ImageNet下载器 从图像URL下载 准备 安装Python软件包： pip install -r requirements.txt 从下载图像URL列表。 例如，执行以下操作： wget http://image-net.org/imagenet_data/urls/imagenet_fall11_urls.tgz 注意：此URL当前为无效链接。 另请参阅 。 从下载类别列表： wget http://image-net.org/archive/words.txt 选择类别并创建每行写一个类别的列表。 例如，对于ILSVRC2012，请基于创建列表。 如果要使用我们创建的ILSVRC2012列表，可以执行以下操作： wget https://git.io/vdUng -O urllist.txt 用法 生成下载URL列表 python gen_urls.py 从UR
imagenet 21K类别数据集
07-04
imagenet 21K类别数据集
IMAGENET.zip
03-06
IMAGENET数据集下载，数据处理，python程序验证集划分
ImageNet数据集下载及整理
weixin_57020935的博客
09-06 2316
本文处理对象为分类数据集。（转至西北小生）
ImageNet数据集下载及其处理方法
weixin_46573159的博客
07-19 3216
ImageNet下载及其数据处理
Imagenet 完整数据集下载
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wendell 的博客
06-20 7万+
imagenet 种子 - imagenet2012 train val， annotations 迅雷打开 训练集 http://academictorrents.com/download/5d6d0df7ed81efd49ca99ea4737e0ae5e3a5f2e5.torrent 验证集 http://academictorrents.com/download/a306397ccf9c2ead27155983c254227c0fd938e2.torren...
ImageNet数据集下载指南
gitblog_06508的博客
09-20 1995
ImageNet数据集下载指南 ImageNet数据集下载 项目地址: https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/5376b ...
Imagenet数据集下载
02-18
### 如何下载和使用ImageNet数据集 #### 下载途径 对于希望获取ImageNet数据集的研究者而言，存在多种方式来完成这一目标。一种官方的方式是从ImageNet官方网站进行下载[^2]。访问官网需注意，为了能够顺利下载数据集，用户必须通过教育机构的电子邮件地址注册账户并登录。 另一种更为便捷的方法是在服务器端利用`wget`命令直接拉取所需的数据文件[^3]。这种方法不仅简化了操作流程，还可能提高下载效率，特别是当面对大规模数据集如ILSVRC2012时尤为明显。 ```bash # 使用 wget 命令下载 ILSVRC2012 数据集 wget http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_img_train.tar ``` 需要注意的是，上述URL仅为示例用途，实际可用链接可能会有所变化，请查阅最新文档确认确切位置。 #### 准备工作环境 在准备处理ImageNet之前，建议预先安装必要的软件包和支持库，这有助于后续工作的开展： - Python编程语言及其科学计算生态系统的组件（NumPy, Pandas） - 图像处理工具链（OpenCV 或 PIL/Pillow） 此外，考虑到该数据集体积庞大，拥有足够的磁盘空间以及高效的存储解决方案也是必不可少的因素之一。 #### 处理与加载数据 一旦完成了数据集的下载，下一步就是将其解压到指定目录下以便于进一步分析或模型训练。由于压缩包内含大量图片文件，因此推荐采用批量处理脚本来加速此过程。 ```python import tarfile tar = tarfile.open('path_to_tar_file') tar.extractall(path='destination_folder') # 解压至目标文件夹 tar.close() ``` 之后可以根据具体的任务需求编写相应的Python程序读入这些图像资源用于机器学习算法的研发工作中去。
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