Tabla de contenido
1. Clasificar conjuntos de datos de red
1.1.1 Conjunto de entrenamiento
1. Clasificar conjuntos de datos de red
1.1 ImageNet2012
1000 clasificaciones, utilizadas para entrenamiento y verificación de la red de clasificación (clasificación).
1.1.1 Conjunto de entrenamiento
Según la categoría, se divide en 1000 synsets, cada synset corresponde a una categoría de imágenes y se nombra por el WNID del synset. Existe una relación correspondiente entre synset WNID (wordNet ID) e ILSVRC2012_ID (1-1000), consulte ILSVRC2012_devkit_t12/data/meta.mat
- Número total de imágenes: 1281167
- Tamaño de la memoria: 137,74 GB
- Número de Synsets: de 732 a 1300
- Formato de nombre de archivo de imagen: x_y.JPEG
x: synset WNID,
y: entero no secuencial de longitud no fija - ILSVRC2012_devkit_t12/data/meta.mat
contiene: ILSCRC2012_ID, WNID, palabras, brillo, number_train_images
1.1.2 Conjunto de validación
Hay 50.000 imágenes, que no están clasificadas según la categoría.La forma de comando es la siguiente:
- Etiqueta del conjunto de validación: ILSVRC2012_devkit_t12/data/ILSVRC2012_validation_ground_truth.txt
- El orden de las etiquetas corresponde a images_name
- Class_id[1,1000]
- 50 muestras por categoría
- Descripción de la clase: ILSVRC2012_devkit_t12/data/meta.mat
- Tamaño de la memoria: 6,28 GB