自定义制作python版本的CIFAR数据集

最新推荐文章于 2022-03-19 21:39:32 发布

clover_my

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分类专栏：其他文章标签： CIFAR

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自定义制作python版本的CIFAR数据集

CIFAR-10/CIFAR-100数据集

1、准备图像

（以制作小数据集为例，便于理解）

这里自定义制作的数据集只包含2个类：dog，parrot，每个类有121张图像。数据集共有242张图像，测试图像30张，训练图像212张。将数据集分为1个测试批次和2个训练批次。测试批次包含每个类的15张图像。每个训练批次包含106张图像，但是其中属于各个类的图像数量随机（即不同训练批次中相同类的图像数量不一定相等）。

图片的命名规则为 “label_类别名_编号.jpg”，这里规定，label为0时类别名为dog，label为1时类别名为parrot。

2、数据集理解

首先调整所有图像的大小，这里调整为256×256（img_dim=256）。

def img_resize(img_dir, img_dim):
    '''Args:
        img_dir: 该批次图像文件夹路径
        img_dim: 调整后的大小
    '''
    img_resized_dir = img_dir + '_resize'  # 调整后图像的保存路径
    os.makedirs(img_resized_dir, exist_ok=True)
    img_list = os.listdir(img_dir)
    for img_name in img_list:
        img_path = os.path.join(img_dir, img_name)