PaddleClas图像分类任务数据集完全指南

最新推荐文章于 2025-06-08 09:00:50 发布

梅研芊

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PaddleClas图像分类任务数据集完全指南

PaddleClas A treasure chest for visual classification and recognition powered by PaddlePaddle 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleClas

引言

在计算机视觉领域，图像分类是最基础也是最核心的任务之一。作为PaddlePaddle生态中的重要组成部分，PaddleClas为开发者提供了强大的图像分类解决方案。本文将详细介绍PaddleClas支持的数据集格式以及常见的图像分类数据集，帮助开发者快速上手图像分类任务。

数据集格式规范

PaddleClas采用简洁明了的文本格式来组织训练集和验证集。这种设计既保证了灵活性，又易于理解和实现。

标准格式说明

数据集通过两个文本文件定义：

train_list.txt：训练集文件
val_list.txt：验证集文件

文件格式示例：

图像路径 类别标签

具体实例：

# 训练集样例
train/n01440764/n01440764_10026.JPEG 0
train/n01440764/n01440764_10027.JPEG 0

# 验证集样例
val/ILSVRC2012_val_00000001.JPEG 65
val/ILSVRC2012_val_00000002.JPEG 970

格式特点

路径与标签分离：使用空格分隔图像路径和类别标签
相对路径：路径相对于数据集根目录
标签从0开始：类别标签通常从0开始连续编号
支持多种数据源：可以是本地文件系统或分布式存储

主流图像分类数据集详解

ImageNet-1k：计算机视觉的基石

数据集概况

ImageNet-1k是计算机视觉领域最具影响力的数据集之一，它包含：

128万训练图像
5万验证图像
1000个精细类别

该数据集覆盖了广泛的视觉概念，从动物、植物到人造物品，为模型提供了丰富的视觉特征学习机会。

数据组织

在PaddleClas中使用ImageNet-1k时，建议按以下结构组织：

ILSVRC2012/
├── train/
│   ├── n01440764/
│   │   ├── n01440764_10026.JPEG
│   │   └── ...
│   └── ...
├── val/
│   ├── ILSVRC2012_val_00000001.JPEG
│   └── ...
├── train_list.txt
└── val_list.txt

应用价值

ImageNet-1k预训练模型在以下场景表现优异：

作为其他视觉任务的初始化模型
特征提取器的训练
模型架构的基准测试

Flowers102：细粒度分类的经典数据集

数据集特点

102种花卉类别
每类至少40张图像
图像质量高、背景复杂

数据准备

下载数据集并解压

运行脚本生成列表文件：

python generate_flowers102_list.py jpg train > train_list.txt
python generate_flowers102_list.py jpg valid > val_list.txt

适用场景

细粒度图像分类研究
迁移学习实验
数据增强技术验证

CIFAR10/CIFAR100：轻量级基准数据集

核心特性对比

| 特性 | CIFAR10 | CIFAR100 | |------------|---------|----------| | 类别数 | 10 | 100 | | 图像分辨率 | 32×32 | 32×32 | | 每类训练样本| 5000 | 500 | | 每类测试样本| 1000 | 100 |