imagenet 数据准备

最新推荐文章于 2022-03-01 19:29:20 发布
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本文介绍了一种解决图像处理中遇到的错误方法——通过设置RESIZE参数为true来实现图像大小的归一化，这对于图像预处理及后续的数据分析至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

出现错误：



解决方法：

将图像的大小归一化 RESIZE=true(create_data.sh)


ZhikangFu
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深度学习目标检测：YOLOv8与ImageNet数据集的应用与实践
04-14 619
YOLO（You Only Look Once）是一种广泛使用的目标检测算法，首次提出时就因其实时检测能力和高效性受到高度关注。YOLOv8是YOLO系列的最新版本，经过多轮优化，进一步提升了推理速度与检测精度。ImageNet是一个广泛使用的图像数据集，由斯坦福大学的计算机科学家创建。它包含了超过1400万张带标注的图片，并且涵盖了1000个不同的物体类别（如猫、狗、飞机、马等），为计算机视觉领域提供了丰富的视觉数据。
ImageNet数据集准备方法
qq_35407318的博客
03-11 651
登录imagenet官网用教育邮箱注册后，点击下载原始图片，选择2012下载ISLVRC2012 http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/downloads 图片 http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_img_train.tar http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_i.
imagenet数据集的归一化参数
tugouxp的专栏
03-01 6158
mobilenet的归一化参数如下： 这是imagenet数据集的标准的均值和方差，Imagenet数据集的均值和方差为：mean=(0.485, 0.456, 0.406)，std=(0.229, 0.224, 0.225)，因为这是在百万张图像上计算而得的，所以我们通常见到在训练过程中使用它们做标准化，这是0-1图片的均值方差，对于0-255的输入，你用mean=(0.485, 0.456, 0.406)*255 就可以得到推荐的RGB的mean。 (0.485, 0.456, 0.406)..
Imagenet的std mean值（均值，归一化）
mjiansun的专栏
03-17 1万+
imagenet的 RGB模式 std标准差：[0.229, 0.224, 0.225] mean均值：[0.485, 0.456, 0.406] new_img = (img-mean)/std
图像预处理 mean=[0.485, 0.456, 0.406] std=[0.229, 0.224, 0.225]来正则化
weixin_43466026的博客
08-13 5569
to be continued
ImageNet预训练参数和随机初始化参数训练效果对比
qq_38410428的博客
07-04 5274
何恺明，RBG，Piotr Dollár。 三位从Mask R-CNN就开始合作的大神搭档，刚刚再次联手，一文“终结”了ImageNet预训练时代。 他们所针对的是当前计算机视觉研究中的一种常规操作：管它什么任务，拿来ImageNet预训练模型，迁移学习一下。 但是，预训练真的是必须的吗？ 这篇重新思考ImageNet预训练（Rethinking ImageNet Pre-training）就给出...
torchvision.transforms.Normalize()中的mean和std参数
Arthur_Holmes的博客
10-24 3411
参数的含义 根据源码，是对数据进行归一化的操作 image = (image - mean) / std 假设你数据的范围是图片的数据范围四[0,1],那么如果mean = [.5, .5, .5],std = [.5, .5, .5],根据上述式子计算 (0−0.5)/0.5=−1 (0-0.5)/0.5= -1(0−0.5)/0.5=−1 ,(1−0.5)/0.5=1 (1-0.5)/...
Tiny ImageNet数据集预处理
Ranw的博客
08-13 1万+
Tiny Imagenet是斯坦福大学提供的图像分类数据集，其中包含200个类别，每个类别包含500张训练图像，50张验证图像及50张测试图像，数据集地址：Tiny ImageNet 导入所需模块 import os import sys from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import numpy as np import cv2 处理TXT文件 训练集 labels_t = [] image_names = [] with open('.\
pytorch torchvision.transforms.Normalize()中的mean和std参数---解惑
xys430381_1的专栏
01-03 4万+
torchvision.transforms.Normalize()中的mean和std参数做什么用呢？ 疑问1： 按照我的理解，归一化就是要把图片3个通道中的数据整理到[-1, 1]区间。 x = (x - mean(x))/stddev(x) 只要输入数据集x确定了，mean(x)和stddev(x)也就是确定的数值了，为什么Normalize()函数还需要输入mean和std的数值呢？ 疑问...
Windows下，Pytorch使用Imagenet-1K训练ResNet的经验（有代码）
qq_33328642的博客
12-22 2万+
感谢中科院，感谢东南大学，感谢南京医科大，感谢江苏省人民医院以的赞助 题记----------------- 只有与ImageNet真正殴打过一次才算是真的到了深度学习的坑边，下一步才是入坑。 引用装备所兰海大佬的一句话： 能借鉴别人经验的一定要借鉴别人的经验，不叫人家已经过河了，你还假装在河里摸石头，别装了。 1. 下载Imagent-1k数据集 首先，ImageNet数据集大家都可以通过百度云下载。 可以通过我这便的链接下载。 链接：https://pan.baidu.com/s/1NlenXev0cN
深度学习与计算机视觉(PB-13)—ImageNet数据集准备
Greeksilverfir的博客
12-04 1万+
前面几节内容中，我们都是对小数据集（相对于工业界而言）进行实验，使用CPU环境也可以完美地实现。接下来，我们将使用ImageNet数据集进行实验，该数据集比较大，需要在GPU环境下进行。在对ImageNet数据进行建模之前，我们首先来认识下ImageNet数据集以及对该数据集进行预处理。 ImageNet数据集介绍 ImageNet是一个计算机视觉系统识别项目，是目前世界上图像识别最大的数据库。是...
ImageNet图像数据集介绍
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网络资源是无限的
03-16 15万+
ImageNet图像数据集始于2009年，当时李飞飞教授等在CVPR2009上发表了一篇名为《ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database》的论文，之后就是基于ImageNet数据集的7届ImageNet挑战赛(2010年开始)，2017年后，ImageNet由Kaggle(Kaggle公司是由联合创始人兼首席执行官Anthony Gold...
ILSVRC2016
asd8705的专栏
11-23 1万+
全球最权威的计算机视觉竞赛ILSVRC2016落下帷幕 日前，全球最权威的计算机视觉竞赛ILSVRC2016落下帷幕，中国学术界和工业界团队包揽了多项冠军。具体成绩如下： CUImage（商汤科技和港中文）：标检测第一； Trimps-Soushen（公安部三所）：目标定位第一； CUvideo（商汤和港中文）：视频中物体检测子项目第一； NUIST（南京信息工程大学）：视频中
用tensorflow训练imagenet数据准备
李鑫o_O
08-02 1万+
在tensorflow的models/models/inception/inception/data中有数据处理的一些脚本，但是实在不好用，然而降图像转化为TFRecords的一些python脚本还是能用，首先工作目录为：models/inception/inception/data   将imagenet的原始数据ILSVRC2012_img_train.tar和ILSVRC2012_img_v
ILSVRC2017 Object detection
hrsstudy的博客
07-18 4289
ILSVRC2017
imagenet 数据集准备
guojingjuan的博客
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http://blog.youkuaiyun.com/drdeep/article/details/50835974 1.数据集折腾 需要将训练集解压， ILSVRC2012_img_train.tar解压后是1000个tar文件，每个tar文件表示1000个分类中的一个类。需要对这1000个tar文件再次解压。在train目录下执行unzip.sh文件，最后得到1000个文件夹。每个文件夹中是
卷积神经网络中参数量的计算与模型占用显存的计算
weixin_43143419的博客
08-21 1798
每次一加载模型GPU的显存就疯狂增加，看了卷积神经网络中参数量的计算与模型占用显存的计算原理才知道原因。之前还一直怀疑自己写的有bug。 感谢https://www.jianshu.com/p/b8d48c99a47c的分享。 下面是我自己结合文章做的一些总结。 占用显存的计算 也就是说我们的模型占用的显存在不同阶段的计算方式是不同的，下面以Vgg16为例。 1.load model （1）计算...
TF-Slim ImageNet数据集制作
GavinZhou的博客
05-08 5115
TF-Slim(tensorflow.contrib.slim)是TensorFlow的高层API，类似layers，主要可以用来快速的设计、评估模型，有着类似keras般的语法 Tensorflow models包含一个Slim的图像分类库，可以微调、训练、使用预训练模型来对图像进行分类，包含的主要CNN网络有: Inception V1/2/3/4 Inception-Re...
imagenet数据集下载 pytorch
最新发布
03-09
### 使用PyTorch下载和加载ImageNet数据集 对于希望利用PyTorch框架开展基于ImageNet数据集的研究或开发工作的用户而言，直接从官方渠道获取完整的ImageNet数据集是一个重要步骤。然而，需要注意的是，PyTorch本身并不提供内置接口来自动下载整个ImageNet数据集[^2]。 #### 获取ImageNet数据集 为了获得ImageNet数据集，建议访问官方网站并遵循其指引完成注册流程以获取下载权限。该过程可能涉及填写申请表单以及同意使用条款等内容。一旦获得了合法使用权，则可以根据个人需求选择不同版本的数据子集（例如大小调整后的图像尺寸如32x32像素等）进行下载[^4]。 #### 加载ImageNet数据集到PyTorch项目中 当本地已有准备好的ImageNet文件夹结构后，可以采用`datasets.ImageFolder`类轻松实现数据读取功能。此工具允许开发者仅需指定根目录路径即可快速构建训练集与验证集实例对象，并支持多种预处理操作配置选项，从而极大地简化了前期准备工作量[^1]。 ```python from torchvision import datasets, transforms import torch.utils.data as data transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), ]) train_dataset = datasets.ImageFolder(root='path_to_train_data', transform=transform) val_dataset = datasets.ImageFolder(root='path_to_val_data', transform=transform) train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) val_loader = data.DataLoader(val_dataset, batch_size=64, shuffle=False) ``` 上述代码片段展示了如何设置转换函数链路（resize、center crop 和 tensor conversion），并通过指明各自对应的磁盘位置创建两个Dataset对象——分别对应于训练阶段使用的样本集合及其标签信息；最后借助DataLoader封装成批次形式供后续模型迭代调用[^3]。
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