小样本学习数据集

小样本学习数据集

最近由于实验室项目原因开始研究小样本学习（few shot learning），看了一些论文，发现里面常用的测试数据集主要有Omniglot和miniImagenet两个，但是网上能查到的下载地址都在谷歌网盘上，而且miniImagenet中还缺少标注数据的csv文件，经过一番搜寻终于搞定两个数据集，搬到国内网盘上，方便以后要用到。
下载地址
链接: /s/1npRhZajLrLe6-KtSbJsa1A 密码: ztp5

开始主要是跑MAML算法测试，发现github上cbfinn提供的代码/cbfinn/中，处理数据的部分只适用于linux，在win下运行会出错，将proc_images.py中改为对应的os操作即可。
直接贴修改后的代码

from __future__ import print_function
import csv
import glob
import os

from PIL import Image

path_to_images = 'images/'

all_images = (path_to_images + '*')

# Resize images
for i, image_file in enumerate(all_images):
    im = (image_file)
    im = ((84, 84), resample=)
    (image_file)
    if i % 500 == 0:
        print(i)

# Put in correct directory
for datatype in ['train', 'val', 'test']:
    (datatype)

    with open(datatype + '.csv', 'r') as f:
        reader = (f, delimiter=',')
        last_label = ''
        for i, row in enumerate(reader):
            if i == 0:  # skip the headers
                continue
            label = row[1]
            image_name = row[0]
            if label != last_label:
                cur_dir = datatype + '/' + label + '/'
                (cur_dir)
                last_label = label
            ('images/' + image_name,  cur_dir+image_name)