admin管理员组

文章数量:1566355

2024年7月17日发(作者：)

miniimagenet格式

MiniImageNet是一个常用的用于Few-Shot Learning（少样本学

习）任务的数据集。在少样本学习任务中，模型需要通过仅有的少量

样本来学习泛化能力强的特征表示，以便快速适应新的未见过的类别。

MiniImageNet数据集是基于ImageNet数据集的一个子集，

ImageNet是一个大型的图片数据库，包含了超过1400万的高分辨率图

片，涵盖了超过1万个类别。MiniImageNet从ImageNet中随机选择了

100个类别，并从每个类别中随机选取了600张图片，形成了一个有

60000张图片的小型数据集。

MiniImageNet中的图片仍然保持了ImageNet的高分辨率，并且多

数图片都是真实世界中的自然图片。每个类别的图片集分成了三个子

集，即用于训练的训练集（train set）、用于验证的验证集

（validation set）和用于测试的测试集（test set）。在

MiniImageNet中，一般采用的是1-shot和5-shot的Few-Shot

Learning任务设置，其中：

- 1-shot任务：对于每个类别，仅提供一个样本用于模型训练和

一个样本用于模型评估。

- 5-shot任务：对于每个类别，提供5个样本用于模型训练和一

个样本用于模型评估。

MiniImageNet数据集的设计目的在于提供一个对于少样本学习算

法进行评估和对比的标准基准。通过使用MiniImageNet数据集，研究

者们可以更容易地进行实验，开发新的算法，以及比较不同方法的性

能。

MiniImageNet数据集的格式与其他常见的图像数据集类似，每个

图片都以图像文件的形式存储在磁盘上。对于每个任务（1-shot或5-

shot），通常会提供一个数据集文件夹，其中包含三个子文件夹

（train、val和test）。每个子文件夹下又会有多个类别文件夹，每

个类别文件夹下存放着许多图片文件。

对于1-shot任务来说，每个类别文件夹下通常有两个文件夹：一

个用于训练的文件夹（train），包含有若干训练样本；一个用于评估

的文件夹（test），包含一个评估样本。

对于5-shot任务来说，每个类别文件夹下同样会有两个文件夹：

一个用于训练的文件夹（train），包含有若干训练样本；一个用于评

估的文件夹（test），包含有若干评估样本。在评估的文件夹中，通

常会随机选择其中的一个样本作为查询样本（query sample），其他

样本作为支持样本（support samples）。

在使用MiniImageNet数据集进行Few-Shot Learning任务时，通

常会先利用训练集进行模型的训练，然后通过验证集进行超参数的调

优，最后使用测试集进行模型的评估。评估指标一般是在测试集上进

行的，常见的指标包括分类准确率和top-k准确率。

总之，MiniImageNet是一个用于Few-Shot Learning任务的小型

数据集，通过在ImageNet数据集的基础上选取了100个类别，并提供

了1-shot和5-shot任务设置，为研究者们提供了一个评估和比较不

同算法性能的基准标准。在MiniImageNet数据集中，每个任务都包含

了训练集、验证集和测试集，图片的格式与其他常见的图像数据集类

似。使用MiniImageNet数据集进行Few-Shot Learning任务时，通常

会先进行模型训练和参数调优，最后通过测试集进行评估。

本文标签： 样本数据评估模型类别

版权声明：本文标题：miniimagenet格式 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://www.elefans.com/dianzi/1721194584a865231.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。