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ImageNet数据集分类

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简介：
ImageNet数据集分类是基于大规模图像数据库ImageNet进行图像识别与分类的研究领域，涵盖数千个类别，促进了计算机视觉技术的发展。 ImageNet数据集是一个大规模的图像数据库，包含数百万张图片及其标签，广泛用于计算机视觉领域的研究与开发。该数据集为研究人员提供了丰富的资源来训练、验证和测试各种机器学习模型，尤其是在深度学习领域发挥了重要作用。

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  • ImageNet数据集分类
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    ImageNet数据集分类是基于大规模图像数据库ImageNet进行图像识别与分类的研究领域，涵盖数千个类别，促进了计算机视觉技术的发展。 ImageNet数据集是一个大规模的图像数据库，包含数百万张图片及其标签，广泛用于计算机视觉领域的研究与开发。该数据集为研究人员提供了丰富的资源来训练、验证和测试各种机器学习模型，尤其是在深度学习领域发挥了重要作用。
     
  • Imagenet 21K类别的数据集
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    ImageNet 21K是一个包含超过21,000个类别的大规模图像数据集，涵盖了极其广泛的视觉概念，为深度学习模型提供了丰富的训练资源。 ImageNet 21K类别数据集是一个包含大量图像分类的数据集合。
     
  • ImageNet数据集分类及编号查询表
    优质
    简介：《ImageNet数据集分类及编号查询表》提供了一个详细的指南，列出并编码了ImageNet数据库中的各类图像信息，方便用户快速定位和检索所需图片及其标签。 ImageNet数据集类别与编号查询表可以帮助快速查找所需的图片压缩包编号。
     
  • ImageNet 数据集
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    ImageNet数据集是一个包含数百万张图片的大型视觉数据库，用于对象识别软件的研究与开发。它按照WordNet层级结构分类，并提供了丰富的图像标注信息。 ImageNet 数据集由斯坦福大学提供。下载文件名为 imagenet_ILSVRC2017_datasets.zip。
     
  • 部分ImageNet数据（10类×100张图片）
    优质
    本数据集为ImageNet子集，精选了十个类别，每个类别包含一百张高质量图片，适用于图像识别和分类模型训练与测试。 源数据为ImageNet LSVRC-2010，包含1000个类别，共有约120万张训练图片、5万张测试图片以及15万张验证图片。 另外的数据集是从mini-imagenet中随机选取的：从该数据库中选择出10类，并且每类随机选择了100张图像，总共形成了一个包含1000张图象的新数据集。 关于AlexNet结构及其实现在ImageNet识别上的应用，可以参考相关文献。实现框架包括PyTorch、TensorFlow、Keras和Paddle等几种主流深度学习平台。
     
  • ImageNet的1000类分类
    优质
    ImageNet的1000类分类是大规模视觉识别挑战赛的核心任务，旨在通过深度学习技术实现对自然图像中的物体进行精细区分和准确标注。 ImageNet包含1000个分类的图像数据集。
     
  • 迷你版ImageNet数据集
    优质
    迷你版ImageNet数据集是一款精简版视觉识别训练库，包含数千类别、数万图像样本，旨在为研究者提供高效便捷的数据支持。 mini版ImageNet数据集适用于训练和测试网络模型，是深度学习入门者的宝贵资源。
     
  • ImageNet图像数据集.TXT
    优质
    ImageNet是一个庞大的图像数据库，包含超过数百万张图片，被广泛应用于计算机视觉和人工智能领域，尤其是对于深度学习模型的训练和评估至关重要。 2012年，深度学习领域的著名学者Hinton发表的论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》在计算机视觉领域引发了一场“革命”。这项研究基于庞大的ImageNet数据集进行。该数据集中包含超过1400万张图片，并涵盖了大约2万个类别；其中约有百万级别的图片被明确标注了类别和图像中物体的位置信息，具体统计数据如下：非空synsets总数为21841个，总图片数量达到14,197,122幅。带有边界框注释的图片数为1,034,908张；有SIFT特征标注的类别（synsets）共有1000种，而拥有SIFT特征的图像则多达约120万张。
     
  • Imagenet-Clean：自动净化ImageNet 1K及ImageNetV2数据集
    优质
    Imagenet-Clean项目致力于通过自动化手段净化ImageNet 1K与ImageNetV2数据集，剔除不准确、低质量或标注错误的图像，提升数据集的整体质量和可靠性。 ImageNet清洁 该存储库包含Bash脚本用于清理ImageNet 1k数据集以及采用不同配置的预训练Pytorch模型。 可以下载这些Bash脚本并使用它们来处理ImageNet数据集。 还需要从相应的来源获取Pytorch预训练模型以配合使用。 要求 - 下载ImageNet 1k（）和或ImagenetV2（）数据集。 - 运行清理脚本。 - 使用ImageMagick进行分类修复。 - 利用Pytorch及Pytorch图像模型，采用预先训练的模型。 对于清理ImageNet 1k验证集： 将脚本下载并解压缩到相应的目录中。然后在数据集的验证子目录（val）内复制imagenet_val_1_image_fixes.sh和imagenet_val_2_image_removal.sh等脚本，并按顺序执行，首先根据自信学习修复图像标签，其次删除错误的问题图像。
     
  • 小规模ImageNet数据集：ClassifierTest1000
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    ClassifierTest1000是针对ImageNet数据库设计的小规模测试集，包含1000个类别，用于评估和比较不同图像分类模型的性能与准确性。 裁剪后的ImageNet2012数据集用于图像分类任务，包含1000张三通道彩色图，可以使用PIL或OpenCV库进行读取。