tiny-imagenet 数据集卡片

数据集概述

Tiny ImageNet 包含100000张图像，分为200个类别（每个类别500张图像），图像大小为64×64像素。每个类别有500张训练图像，50张验证图像和50张测试图像。

语言

数据集中的类别标签为英文。

数据集结构

数据实例

{
  'image': <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=64x64 at 0x1A800E8E190,
  'label': 15
}

数据字段

• image: 一个包含图像的PIL.Image.Image对象。请注意，在访问图像列时: dataset[0]["image"]，图像文件会自动解码。解码大量图像文件可能需要相当长的时间。因此，首先查询样本索引，然后才是 "image" 列，即应始终首选 dataset[0]["image"] 而不是 dataset["image"][0]。
• label: 一个整数分类标签。测试集的标签为-1，因为标签不可用。请查看 classes.py 获取数字和标签之间的映射关系。

数据拆分

使用方式

示例

def example_usage():
    tiny_imagenet = load_dataset('Maysee/tiny-imagenet', split='train')
    print(tiny_imagenet[0])

if __name__ == '__main__':
    example_usage()