mini-imagenet|图像分类数据集|深度学习数据集

Mini-ImageNet是ImageNet-1k的迷你版本，包含1000个类别中的100个类别。数据集包括原始图像及其原始尺寸，分为训练集、验证集和测试集，分别包含50000、10000和5000个样本。训练集和验证集来自ImageNet-1k的训练集，测试集来自ImageNet-1k的验证集。数据集适用于测试超参数和模型，如timm中的模型。

原始信息汇总

Mini-ImageNet 数据集概述

数据集描述

Mini-ImageNet 是 ImageNet-1k 的一个小型版本，包含 100 个类别。与一些“迷你”变体不同，该数据集保留了原始图像的原始尺寸，而不是将其下采样到较小的分辨率。

数据集特征

• 图像：包含图像数据。
• 标签：包含类别标签，标签名称对应 ImageNet 的类别编号。

数据集分割

• 训练集：包含 50000 个样本，来自 ImageNet-1k 的训练集。
• 验证集：包含 10000 个样本，来自 ImageNet-1k 的训练集。
• 测试集：包含 5000 个样本，来自 ImageNet-1k 的验证集。

数据集大小

• 下载大小：7433461683 字节
• 数据集大小：8242501764 字节

数据集配置

• 配置名称：default
• 数据文件路径：
  • 训练集：data/train-*
  • 验证集：data/validation-*
  • 测试集：data/test-*

许可证

• 许可证名称：imagenet
• 许可证链接：https://www.image-net.org/download.php

任务类别

• 图像分类

数据集名称

• Mini-ImageNet

数据集规模

• 10K<n<100K

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Mini-ImageNet数据集是从ImageNet-1k数据集中精选出的100个类别构建而成，保留了原始图像的尺寸和分辨率。与某些缩小图像尺寸的变体不同，该数据集未对图像进行降采样处理。训练集包含来自ImageNet-1k训练集的50000个样本，验证集包含10000个样本，测试集则从ImageNet-1k验证集中选取了5000个样本，每个类别包含50个样本。

特点

Mini-ImageNet数据集的特点在于其保留了原始图像的高分辨率，未进行任何降采样处理，确保了图像细节的完整性。数据集涵盖了100个类别，每个类别在测试集中均有50个样本，确保了类别分布的均衡性。此外，数据集的规模适中，既适合快速实验，又能提供足够的多样性以验证模型的泛化能力。

使用方法

Mini-ImageNet数据集适用于图像分类任务的模型训练与验证，特别是在测试超参数和模型性能时表现出色。用户可以通过命令行工具加载数据集，并使用`timm`库中的模型进行训练。例如，使用ResNet50模型进行训练时，可通过指定数据集路径、模型类型和类别数量等参数进行配置。该数据集的使用方式灵活，能够满足不同研究需求。

背景与挑战

背景概述

Mini-ImageNet数据集是ImageNet-1k的一个精简版本，包含了100个类别，旨在为研究人员提供一个更为轻量级的图像分类任务基准。该数据集由ImageNet团队于2015年发布，主要研究人员包括Olga Russakovsky等人。Mini-ImageNet保留了原始图像的分辨率，与某些其他‘迷你’版本不同，后者通常会将图像下采样至84x84等较小分辨率。该数据集在深度学习领域具有重要影响力，特别是在模型超参数调试和快速原型验证方面，为研究人员提供了一个高效且易于管理的实验平台。

当前挑战

Mini-ImageNet数据集在解决图像分类问题时面临的主要挑战包括类别多样性和数据分布的复杂性。尽管数据集规模较小，但其包含的100个类别仍具有较高的多样性，这对模型的泛化能力提出了较高要求。此外，数据集的构建过程中，如何从ImageNet-1k中选取具有代表性的类别和样本，以确保数据集的平衡性和实用性，是一个关键的技术难题。同时，由于数据集的来源和构建细节不够明确，研究人员在使用时可能面临数据一致性和可重复性方面的挑战。

常用场景

经典使用场景

Mini-ImageNet数据集在计算机视觉领域中被广泛用于模型训练和参数调优。由于其包含100个类别的原始图像，且图像分辨率保持原样，该数据集特别适合用于测试和验证深度学习模型在图像分类任务中的性能。研究人员通常利用该数据集进行小样本学习、迁移学习和元学习等前沿研究。

解决学术问题

Mini-ImageNet数据集为研究者提供了一个高效的实验平台，解决了在有限计算资源下进行大规模图像分类模型训练的难题。通过该数据集，研究者能够快速验证新算法和模型架构的有效性，从而加速计算机视觉领域的创新。此外，该数据集还支持小样本学习的研究，帮助解决在实际应用中数据稀缺的问题。

衍生相关工作

Mini-ImageNet数据集催生了许多经典的研究工作，特别是在小样本学习和元学习领域。例如，Vinyales等人提出的匹配网络（Matching Networks）和Snell等人提出的原型网络（Prototypical Networks）都是基于该数据集进行实验和验证的。这些工作不仅推动了小样本学习算法的发展，还为后续研究提供了重要的参考和基础。