mini-imagenet|图像分类数据集|计算机视觉数据集

该数据集包含图像和对应的分类标签，标签涵盖100个不同的类别，如动物、交通工具、日常物品等。数据集分为训练集、验证集和测试集，分别用于模型的训练、验证和测试。

原始信息汇总

数据集概述

数据集信息

• 特征:

  • image: 图像数据
  • label: 类别标签
    • 类别名称:
      • 0: house finch, linnet, Carpodacus mexicanus
      • 1: robin, American robin, Turdus migratorius
      • 2: triceratops
      • 3: green mamba
      • 4: harvestman, daddy longlegs, Phalangium opilio
      • 5: toucan
      • 6: goose
      • 7: jellyfish
      • 8: nematode, nematode worm, roundworm
      • 9: king crab, Alaska crab, Alaskan king crab, Alaska king crab, Paralithodes camtschatica
      • 10: dugong, Dugong dugon
      • 11: Walker hound, Walker foxhound
      • 12: Ibizan hound, Ibizan Podenco
      • 13: Saluki, gazelle hound
      • 14: golden retriever
      • 15: Gordon setter
      • 16: komondor
      • 17: boxer
      • 18: Tibetan mastiff
      • 19: French bulldog
      • 20: malamute, malemute, Alaskan malamute
      • 21: dalmatian, coach dog, carriage dog
      • 22: Newfoundland, Newfoundland dog
      • 23: miniature poodle
      • 24: white wolf, Arctic wolf, Canis lupus tundrarum
      • 25: African hunting dog, hyena dog, Cape hunting dog, Lycaon pictus
      • 26: Arctic fox, white fox, Alopex lagopus
      • 27: lion, king of beasts, Panthera leo
      • 28: meerkat, mierkat
      • 29: ladybug, ladybeetle, lady beetle, ladybird, ladybird beetle
      • 30: rhinoceros beetle
      • 31: ant, emmet, pismire
      • 32: black-footed ferret, ferret, Mustela nigripes
      • 33: three-toed sloth, ai, Bradypus tridactylus
      • 34: rock beauty, Holocanthus tricolor
      • 35: aircraft carrier, carrier, flattop, attack aircraft carrier
      • 36: ashcan, trash can, garbage can, wastebin, ash bin, ash-bin, ashbin, dustbin, trash barrel, trash bin
      • 37: barrel, cask
      • 38: beer bottle
      • 39: bookshop, bookstore, bookstall
      • 40: cannon
      • 41: carousel, carrousel, merry-go-round, roundabout, whirligig
      • 42: carton
      • 43: catamaran
      • 44: chime, bell, gong
      • 45: clog, geta, patten, sabot
      • 46: cocktail shaker
      • 47: combination lock
      • 48: crate
      • 49: cuirass
      • 50: dishrag, dishcloth
      • 51: dome
      • 52: electric guitar
      • 53: file, file cabinet, filing cabinet
      • 54: fire screen, fireguard
      • 55: frying pan, frypan, skillet
      • 56: garbage truck, dustcart
      • 57: hair slide
      • 58: holster
      • 59: horizontal bar, high bar
      • 60: hourglass
      • 61: iPod
      • 62: lipstick, lip rouge
      • 63: miniskirt, mini
      • 64: missile
      • 65: mixing bowl
      • 66: oboe, hautboy, hautbois
      • 67: organ, pipe organ
      • 68: parallel bars, bars
      • 69: pencil box, pencil case
      • 70: photocopier
      • 71: poncho
      • 72: prayer rug, prayer mat
      • 73: reel
      • 74: school bus
      • 75: scoreboard
      • 76: slot, one-armed bandit
      • 77: snorkel
      • 78: solar dish, solar collector, solar furnace
      • 79: spider web, spiders web
      • 80: stage
      • 81: tank, army tank, armored combat vehicle, armoured combat vehicle
      • 82: theater curtain, theatre curtain
      • 83: tile roof
      • 84: tobacco shop, tobacconist shop, tobacconist
      • 85: unicycle, monocycle
      • 86: upright, upright piano
      • 87: vase
      • 88: wok
      • 89: worm fence, snake fence, snake-rail fence, Virginia fence
      • 90: yawl
      • 91: street sign
      • 92: consomme
      • 93: trifle
      • 94: hotdog, hot dog, red hot
      • 95: orange
      • 96: cliff, drop, drop-off
      • 97: coral reef
      • 98: bolete
      • 99: ear, spike, capitulum

• 数据集大小:

  • 下载大小: 7433313256 bytes
  • 数据集大小: 7451701862.0 bytes

数据集配置

• 配置名称: default
  • 数据文件:
    • train: data/train-*
    • validation: data/validation-*
    • test: data/test-*

数据集分割

• train:
  • 样本数量: 50000
  • 字节数: 5661216817.0
• validation:
  • 样本数量: 10000
  • 字节数: 1127476741.0
• test:
  • 样本数量: 5000
  • 字节数: 663008304.0

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

mini-imagenet数据集的构建基于ImageNet的精选子集，旨在为小样本学习任务提供高质量的训练和测试数据。该数据集从ImageNet中选取了100个类别，每个类别包含600张图像，共计60000张图像。这些图像被划分为训练集、验证集和测试集，分别包含50000、10000和5000张图像。通过这种划分方式，mini-imagenet为研究者提供了一个标准化的基准，用于评估小样本学习算法的性能。

特点

mini-imagenet数据集的特点在于其多样性和代表性。数据集涵盖了广泛的类别，包括动物、植物、日常用品等，每个类别都有多个同义词，增强了数据的丰富性。图像的分辨率较高，确保了细节的清晰度，适合用于图像识别和分类任务。此外，数据集的划分方式科学合理，训练集、验证集和测试集的比例为5:1:0.5，为模型训练和评估提供了充足的数据支持。

使用方法

使用mini-imagenet数据集时，研究者可以通过HuggingFace平台直接下载数据文件，文件按训练集、验证集和测试集分别存储。每个数据文件包含图像和对应的标签信息，标签以类标签的形式呈现，便于直接用于模型训练。研究者可以根据任务需求，选择特定的数据集进行训练和测试。数据集的标准化格式使得其能够与多种深度学习框架兼容，如PyTorch和TensorFlow，方便快速集成到现有的研究流程中。

背景与挑战

背景概述

Mini-ImageNet数据集是计算机视觉领域中的一个重要基准数据集，主要用于小样本学习（Few-Shot Learning）任务。该数据集由斯坦福大学的研究团队于2016年创建，旨在为小样本分类问题提供一个标准化的评估平台。Mini-ImageNet从ImageNet数据集中精选了100个类别的图像，每个类别包含600张图片，涵盖了动物、植物、日常用品等多个领域。该数据集的推出极大地推动了小样本学习算法的研究，成为该领域中最常用的基准数据集之一。通过Mini-ImageNet，研究人员能够更好地评估模型在数据稀缺情况下的泛化能力和鲁棒性。

当前挑战

Mini-ImageNet数据集在解决小样本学习问题时面临诸多挑战。首先，小样本学习的核心问题在于如何在有限的训练数据下实现高效的模型泛化，这对算法的设计提出了极高的要求。其次，数据集中类别的多样性和复杂性增加了模型学习的难度，尤其是在类别间相似度较高的情况下，模型容易产生混淆。此外，数据集的构建过程中也面临挑战，例如如何从ImageNet中筛选出具有代表性的类别和样本，以确保数据集的平衡性和多样性。这些挑战不仅考验了算法的性能，也对数据集的构建方法提出了更高的标准。

常用场景

经典使用场景

Mini-ImageNet数据集广泛应用于少样本学习领域，特别是在元学习和迁移学习的研究中。该数据集通过提供多样化的图像类别和丰富的样本，为研究者提供了一个理想的实验平台，用于测试和验证模型在有限数据情况下的泛化能力。

解决学术问题

Mini-ImageNet数据集有效解决了少样本学习中的关键问题，如模型在少量训练样本下的过拟合和泛化能力不足。通过提供多样化的图像类别，该数据集帮助研究者开发出更鲁棒的算法，提升了模型在新类别上的识别性能，推动了少样本学习领域的发展。

衍生相关工作

基于Mini-ImageNet数据集，研究者们开发了多种经典的少样本学习算法，如MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）和Prototypical Networks。这些算法在少样本学习领域取得了显著成果，并推动了相关技术的发展，为后续研究提供了重要的参考和借鉴。