【免费下载】 MiniImageNet数据集下载

MiniImageNet数据集下载

【下载地址】MiniImageNet数据集下载分享 本仓库提供MiniImageNet数据集的下载资源。MiniImageNet是一个广泛用于机器学习和计算机视觉研究的数据集,尤其在少样本学习(Few-Shot Learning)领域中被广泛使用 【下载地址】MiniImageNet数据集下载分享 项目地址: https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/8dcb4

简介

本仓库提供MiniImageNet数据集的下载资源。MiniImageNet是一个广泛用于机器学习和计算机视觉研究的数据集,尤其在少样本学习(Few-Shot Learning)领域中被广泛使用。

数据集描述

  • 名称: MiniImageNet数据集
  • 大小: 1.9G
  • 格式: 压缩文件
  • 内容: 包含大量图像数据,适用于图像分类、少样本学习等任务。

下载方式

请通过以下方式获取数据集:

  1. 百度云链接: 请通过百度云链接下载数据集。
  2. 文件大小: 1.9G

使用说明

下载完成后,解压缩文件即可使用。建议在解压前确保有足够的存储空间。

注意事项

  • 请确保下载过程中网络连接稳定。
  • 下载完成后,请检查文件完整性,确保文件未损坏。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### miniImageNet 数据集概述 miniImageNet 是一个专为少样本学习设计的数据集,源自更大的 ImageNet 数据集[^1]。该数据集特别适合用于评估和开发新的机器学习算法,在计算机视觉领域具有重要地位。 #### 数据集特点 - **规模**: 总体大小约为 1.9 GB。 - **结构**: 包括 100 类不同的物体类别,每一类含有 600 幠图像实例。 - **用途**: 主要应用于图像分类以及少样本学习的研究场景中[^2]。 #### 文件格式与内容 数据以压缩包形式提供,解压后可获得大量的图像文件,这些图像是从原始 ImageNet 中精心挑选出来的子集,旨在保持足够的多样性来支持有效的模型训练和测试。 ### 获取方法 对于希望使用此数据集的研究人员来说,可以通过特定的在线资源库访问并下载完整的 miniImageNet 数据集。通常情况下,这类资源会给出详细的说明文档指导用户完成整个过程。 ### 数据集划分调整 值得注意的是,默认的 miniImageNet 划分可能不完全满足某些具体应用场景的需求。例如,有研究人员指出默认设置下的训练/验证/测试分割比例并不理想,因此建议按照实际需求重新分配各个部分的比例。一种常见的做法是将每种类别的图片数量按 4:1:1 的比率分为训练集、验证集和测试集,即每个类别下各有 400 张作为训练样本,各 100 张分别作为验证和测试样本[^3]。 ```python import pandas as pd # 示例代码展示如何读取CSV文件中的路径信息 def load_data(file_path): data = pd.read_csv(file_path) return data['filename'].tolist(), data['label'].tolist() train_files, train_labels = load_data('path/to/train.csv') val_files, val_labels = load_data('path/to/val.csv') test_files, test_labels = load_data('path/to/test.csv') ```
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