文件名称：颜色分类leetcode-mini-imagenet-tools:用于生成mini-ImageNet数据集和处理批处理的工具
文件大小：665KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-26 15:56:54
系统开源
颜色分类leetcode 用于迷你 ImageNet 数据集的工具 此 repo 提供了用于从 ImageNet 创建 mini-ImageNet 数据集的 Python 源代码以及用于在训练期间生成批次的工具。 这个 repo 与我们在小样本学习方面的工作有关：. 概括 关于迷你ImageNet mini-ImageNet 数据集被提出用于小样本学习评估。 由于使用 ImageNet 图像，它的复杂性很高，但与在完整 . 总共有 100 个类，每类有 600 个 84×84 彩色图像的样本。 这 100 个类分别分为 64、16 和 20 个类，用于元训练、元验证和元测试的抽样任务。 请注意， csv_files文件夹中的拆分文件是由 () 创建的。 当他们第一次发布论文时，没有包含他们用于 mini-ImageNet 的拆分文件，因此创建了自己的拆分文件。 提供了额外的分割文件。 要求 Python 2.7 或 3.x 麻木的 tqdm opencv-python 枕头 安装 通过 PyPI 安装： pip install miniimagenettools 通过 GitHub 安
【文件预览】：
mini-imagenet-tools-main
----.gitignore(130B)
----mini-imagenet.png(9KB)
----mini_imagenet_dataloader.py(10KB)
----LICENSE(1KB)
----mini_imagenet_split()
--------Ravi()
--------Vinyals()
----README.md(5KB)
----csv_files()
--------test.csv(375KB)
--------train.csv(1.17MB)
--------val.csv(300KB)
----mini_imagenet_generator.py(6KB)