ImageNet

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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。
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数据集介绍
牛肉胡辣汤
10-13 6466
ImageNet是一个庞大的视觉对象识别数据库，由斯坦福大学的计算机科学系开发。它是一个包含超过1400万张图像的大规模图像数据库，用于训练和评估计算机视觉算法。ImageNet数据集的目标是识别和分类图像中的各种物体和场景。它涵盖了从动物到交通工具等各个领域的图像。ImageNet数据集是一个规模庞大且多样性的图像数据库，用于训练和评估计算机视觉算法。它具有高质量的标注和挑战性的任务，广泛应用于图像分类、目标检测和图像生成等领域。
ImageNet小规模数据集：蔬菜分类与应用实践
最新发布
weixin_42356162的博客
05-21 681
在机器学习和深度学习的训练过程中，数据集的大小直接关系到模型的性能。小数据集通常指含有较少样例的数据集，相较于大数据集，其面临着模型泛化能力差、易过拟合等挑战。在处理小数据集时，我们必须更加精巧地设计数据增强策略、模型结构和训练技巧。在图像分类任务中，已经有许多经过预训练的典型CNN模型可供直接使用或微调，例如AlexNet、VGG、ResNet、Inception和DenseNet等。AlexNet是最早的成功CNN之一，它在2012年的ImageNet竞赛中大放异彩。
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
ImageNet中文翻译.pdf
05-13
ImageNet即ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks完整的中文翻译
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...
Imagenet验证集标签信息整理
07-11
《深度学习图像识别：理解ImageNet验证集及其标签信息》 ImageNet是一个庞大的图像数据库，由超过1400万个手工标注的高分辨率图像组成，涵盖2万多个类别。这个数据库的设计目的是为了推动计算机视觉领域的研究，...
人工智能+imagenet数据集+百度网盘分享
03-02
### 人工智能与Imagenet数据集 #### 一、人工智能简介 人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由人制造出来的具有一定智能水平的系统或机器。它能够通过模仿人类大脑的思维方式来实现对各种复杂问题的处理。...
cifar100-imagenet
05-26
标题中的“cifar100-imagenet”指的是两个著名的计算机视觉数据集——CIFAR-100和迷你版ImageNet（Mini-ImageNet）。这两个数据集在图像分类、深度学习模型训练以及计算机视觉研究中都具有重要的地位。 CIFAR-100...
ImageNet下载网址
coolsunxu的博客
06-20 2023
http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nonpub-downloads
ImageNet 数据集下载与处理（亲测 实用有效无坑版）
fucheng的博客
03-07 3万+
下载 通常下载方式有两种， 官网下载和第三方网站上传的资源下载。这里推荐第三方下载，因为官网可能会存在注册麻烦，网页卡顿的情况。 第三方下载方式如下： 里面包含几乎所有常用的ImageNet的数据集以及标注文件。 https://pan.baidu.com/s/1MEjNh6evha2hcdrQXjNv8w 提取码：yzza 处理 下载完毕后把 Development kit 留着备用，我们会得到训练集与验证集的两个压缩包，分别是 ILSVRC2012_img_train.tar 和 ILSVRC2012
Imagenet 完整数据集下载
weixin_36670529的博客
04-03 5188
迅雷打开 验证集http://academictorrents.com/download/5d6d0df7ed81efd49ca99ea4737e0ae5e3a5f2e5.torrent 训练集http://academictorrents.com/download/a306397ccf9c2ead27155983c254227c0fd938e2.torrent
ImageNet下载及处理
芒果干的博客
07-27 6583
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数据集下载及整理
weixin_57020935的博客
09-06 3063
本文处理对象为分类数据集。
【数据集介绍】ImageNet介绍
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谢军的博客
06-14 7万+
ImageNet介绍
快速下载Imagenet数据集
xzxg001的博客
09-23 2663
可惜我想要下载的是ILSVRC2012没有找到单独下载的链接，在看到相关大佬的文章，发现可以直接在服务器上使用wget进行下载，也可以使用wget的并行化版本mwge下载（但是具体没有详细了解），以下是我搜索得到的。使用 `mwget` 工具可以实现多线程下载，从而提高下载速度。可以在这个网站上找多很多相关数据集下载，可以使用aria2c加速下载，基本上是5MB的速度，也可以直接下载或者使用磁力下载。此时 val 目录下是50000张图像，并没有被分类到1000个文件夹下。执行命令，进入3个文件所在的。
imageNet
03-20
### ImageNet 数据集介绍 ImageNet 是一个大规模图像识别数据库，其目标是为每个名词类别的 WordNet 提供大量的图片样本。它包含了超过 14,000,000 张标注的高分辨率图像，这些图像是按照 WordNet 的层次结构分类的，涵盖了大约 22,000 个不同的类别[^1]。 #### Imagenet2012 数据集 Imagenet2012 是 ImageNet 中的一个子集，专门用于年度 ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）竞赛。该数据集包含约 120 万张训练图像、5 万张验证图像以及 10 万张测试图像，总共分为 1000 类别。由于其规模庞大且质量较高，Imagenet2012 成为了计算机视觉领域的重要基准之一。 以下是 Imagenet2012 数据集的一些特点： - **高质量标签**：每张图像都由人工进行了精确标记。 - **广泛覆盖**：涉及多种物体种类，能够全面评估模型性能。 - **挑战性强**：复杂的背景和多样的姿态增加了任务难度。 #### Mini 版 ImageNet 数据集 考虑到原始 ImageNet 数据集体积巨大，在某些场景下可能并不适用，因此出现了 mini 版本的数据集。这种简化版本保留了原版的核心特性，但显著减少了文件大小以便于快速上手实践[^2]。 对于希望尝试卷积神经网络或其他机器学习算法的新手来说，mini ImageNet 提供了一种更加轻量化的解决方案。通过使用此小型化后的资料库，开发者可以迅速搭建原型并调试代码而无需等待长时间的数据加载过程。 ```python import torchvision.datasets as datasets train_dataset = datasets.ImageFolder(root='path_to_train_data', transform=transform) val_dataset = datasets.ImageFolder(root='path_to_val_data', transform=transform) print(f'Training samples: {len(train_dataset)}') print(f'Validation samples: {len(val_dataset)}') ``` 上述 Python 脚本展示了如何利用 PyTorch 加载本地存储中的 ImageNet 或 mini ImageNet 数据集实例。 ### §相关问题§ 1. 如何获取完整的 Imagenet2012 数据集？ 2. 使用 mini ImageNet 进行迁移学习的效果如何评价？ 3. 在实际应用中，除了 ImageNet 外还有哪些常用的大规模图像数据集？ 4. 如果我的硬件资源有限，应该选择哪种尺寸的 ImageNet 数据集来开展实验呢? 5. 对比不同预处理方法对基于 ImageNet 训练得到的 CNN 模型的影响有哪些?
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