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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
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2021-07-06
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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
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mini-imagenet-tools-main
.gitignore 130B
mini-imagenet.png 9KB
mini_imagenet_dataloader.py 10KB
LICENSE 1KB
mini_imagenet_split
Ravi
test.csv 375KB
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val.csv 300KB
Vinyals
test.csv 356KB
trainval.csv 1.39MB
train.csv 1.07MB
val.csv 357KB
README.md 5KB
csv_files
test.csv 375KB
train.csv 1.17MB
val.csv 300KB
mini_imagenet_generator.py 6KB
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