tiny-imagenet 数据集卡片

数据集概述

Tiny ImageNet 包含 100000 张图片，涵盖了200个类别（每个类别有500张图片），图片大小为64×64，并且为彩色图片。每个类别有500张训练图片，50张验证图片和50张测试图片。

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: 包含图片的PIL.Image.Image对象。注意，当访问图片列时，dataset[0]["image"] 会自动解码图片文件。解码大量图片文件可能需要较长时间。因此，在访问"image"列之前，首先查询样本索引是很重要的，即应优先选择 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，因为标签缺失。请参考 classes.py 获取数字与标签之间的映射关系。

数据拆分

使用方法

示例

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

if __name__ == '__main__':
    example_usage()