Imagenet数据集是由根据WordNet层次结构(目前只有名词)组织的图像数据库，其中层次结构的每个节点都有成百上千的图像。其总共有大约21K类，每一类节点对应一个wnid（WordNet ID of class），1500多万张图片，如下图展示了32326类的Imagetnet数据集组织形式。 常用的为ISLVRC 2012（ImageNet Large Scale Visual Recog
我已将其下载保存在百度网盘，如有也可以通过如下链接进行下载：https://pan.baidu.com/s/1hx8GYN6fDigRSbAYmaS9AQ 密码: ksakVOC数据集主要涉及20个目标分类，目标详细名称如下图加黑文字所示。二、文件结构与XML标签将数据集下载并完成解压后，其文件结构如下所示。在这里以VOC2012数据集进行举例，JPEGImages存放图像，Ann
ImagNet与ILSVRC简介 ImageNet是一种数据集，而不是神经网络模型。斯坦福大学教授李飞飞为了解决机器学习中过拟合和泛化的问题而牵头构建的数据集。该数据集从2007年开始手机建立，直到2009年作为论文的形式在CVPR 2009上面发布。直到目前，该数据集仍然是深度学习领域中图像分类、检测、定位的最常用数据集之一。 基于ImageNet有一个比赛，从2010年开始举行，到
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2023-08-28 19:07:13
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COCO(Common Objects in Context)数据集是微软发布的大型数据集，可以用来目标检测，实例分割，语义分割，关键点检测，以及场景描述。在学术界，COCO基本上被分为两个版本，2014版和2017版。2017版是在14版的基础上做得扩充。数据集分为训练集，验证集和测试集。其中测试集在官网服务器上，Ground Truth未公布。 COCO的标注存放在json文件中。以2017版
1. top-5 error rate
ImageNet 图像通常有 1000 个可能的类别，对每幅图像你可以猜 5 次结果（即同时预测5个类别标签），当其中有任何一次预测对了，结果都算对（事实上一个图像也只可能属于一个图像 category ），当 5 次全都错了的时候，才算预测错误，这时候的分类错误率就叫 top5 错误率。
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2016-11-27 10:50:00
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1. top-5 error rate
ImageNet 图像通常有 1000 个可能的类别，对每幅图像你可以猜 5 次结果（即同时预测5个类别标签），当其中有任何一次预测对了，结果都算对（事实上一个图像也只可能属于一个图像 category ），当 5 次全都错了的时候，才算预测错误，这时候的分类错误率就叫 top5 错误率。
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2016-11-27 10:50:00
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介绍ImageNet是一个图像数据集，关于它的详细介绍可以参考这篇文章：Dataset之ImageNet：ImageNet数据集简介、下载、使用方法之详细攻略。 ILSVRC是ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge的缩写，是基于ImageNet的一个图像识别大赛，每年都会举办。ILSVRC2012就是2012年举办的，比赛组织者会发布一整
机器学习开源数据集和论文代码下载数据集下载最近需要做一些简单的机器学习测试，首先就是搭建环境，下载安装pytorch。
环境搞定之后就需要获取数据集，为后面的训练做准备。但是像imagenet这种数据集，由于是非商用的，直接从官网下载比较麻烦，需要用edu邮箱注册，然后单线程下载。
但是以我多年bt下载的经验来看，这种大型的数据集文件（1GB~1TB）最好还是用bt下载比较合适，断点续传、p2p等
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2023-12-08 17:13:57
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【人工智能项目】ImageNet数据集介绍以及数字图像处理技术 本次介绍一下imagenet数据集，并对imagenet数据集中的图片做一些数字图像处理预处理操作。那话不多说，搞起来！！！ImageNet数据集介绍 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 Da
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2023-12-07 16:04:41
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## ImageNet数据集介绍及PyTorch使用
ImageNet数据集是一个大型用于图像识别的数据集，其中包含超过1400万张标记图像和超过2万类别。该数据集被广泛用于训练和评估图像分类算法，并且是计算机视觉领域中最具影响力的数据集之一。
在PyTorch中，我们可以使用torchvision库来加载和使用ImageNet数据集。下面是一个简单的示例代码，演示如何在PyTorch中加载I
ImageNet数据集是Vision领域最重要的数据集之一，十分经典也十分常用，但是该数据集体量较大，而且由于在外网下载速
原创
2022-05-19 19:56:00
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1 ImageNet数据集和ILSVRCImagenet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个数据集，关于图像分类、定位、检测等研究工作大多基于此数据集展开。Imagenet数据集有1400多万幅图片，涵盖2万多个类别；其中有超过百万的图片有明确的类别标注和图像中物体位置的标注。Imagenet数据集文档详细，有专门的团队维护，使用非常方便，在计算机视觉领域研究论文中应用非常广，几乎成为了
在PyTorch自定义数据集中，我们介绍了如何通过重写Dataset类来自定义数据集，但其实对于图像数据，自定义数据集有一个更简单的方法，那就是直接调用ImageFolder，它是torchvision.datasets里的函数。ImageFolder介绍ImageFolder假设所有的文件按文件夹保存，每个文件夹下存储同一个类别的图片，文件夹名为类名，其构造函数如下：ImageFolder(ro
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2023-07-14 14:09:20
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# PyTorch自带的ImageNet数据集简介及使用示例
在深度学习领域，数据集的选择对于训练和评估模型的性能至关重要。ImageNet是一个广泛使用的计算机视觉数据集，包含超过一百万张带有标签的图像，用于图像分类任务。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它自带了ImageNet数据集，方便用户进行图像分类的实验和模型训练。
本文将介绍ImageNet数据集的特点，展示如何在PyTor
原创
2023-09-30 11:41:11
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最终目的是复现fasterrcnn网络先附上整体代码#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2022/5/15 10:28
# @Author : 半岛铁盒
# @File : mydataset.py
# @Software: win10 python3.6
#定义一个自己的数据集
import random
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2023-12-15 09:30:10
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在3.5节我们利用PyTorch的torchvision、data等包，下载及预处理MNIST数据集。数据下载和预处理是机器学习、深度学习实际项目中耗时又重要的任务，尤其是数据预处理，关系到数据质量和模型性能，往往要占据项目的大部分时间。好在PyTorch为此提供了专门的数据下载、数据处理包，使用这些包，可极大提高我们的开发效率及数据质量。 本章将介绍以下内容： 简单介绍PyTorch相关的数
pytorch入门（二）：数据加载和处理小引数据加载引包数据集编写辅助函数显示图像及其特征点定义数据集类数据处理组合变换遍历数据集其他注意事项 本章对应pytorch官方文档链接小引本篇主要介绍了如何利用 pytorch 来加载和处理数据集，并以图像数据集为例讲解了几种图像预处理的方法。数据加载引包from __future__ import print_function, division
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1.coco数据集格式MC COCO2017年主要包含以下四个任务：目标检测与分割、图像描述、人体关键点检测，如下所示：annotations: 对应标注文件夹
├── instances_train2017.json : 对应目标检测、分割任务的训练集标注文件
├── instances_val2017.json : 对应目标检测、分割任务的验证集标注文件
├── captions_
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
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。是美国
