数据集学习

1，CIFAR-10数据集

CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。
数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的恰好1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像，但一些训练批次可能包含来自一个类别的图像比另一个更多。总体来说，所有训练批组成的训练集，每一类都有5000张图。

下载地址：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 

可视化代码：

import numpy as np
from PIL import Image
import pickle
import os
import matplotlib.image as plimg


CHANNEL = 3
WIDTH = 32
HEIGHT = 32
 
data = []
labels=[]
classification = ['airplane','automobile','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck']
 
for i in range(5):
    with open("./cifar-10-batches-py/data_batch_"+ str(i+1),mode='rb') as file:
    #数据集在当脚本前文件夹下
        data_dict = pickle.load(file, encoding='bytes')
        data+= list(data_dict[b'data'])
        labels+= list(data_dict[b'labels'])
 
img =  np.reshape(data,[-1,CHANNEL, WIDTH, HEIGHT])
 
#代码创建文件夹，也可以自行创建 
data_path = "./pic3/"
if not os.path.exists(data_path):
    os.makedirs(data_path)

for i in range(100):
    r = img[i][0]
    g = img[i][1]
    b = img[i][2]
 
    plimg.imsave("./pic4/" +str(i)+"r"+".png",r)
    plimg.imsave("./pic4/" +str(i)+"g"+".png",g)
    plimg.imsave("./pic4/" +str(i) +"b"+".png",b)

    ir = Image.fromarray(r)
    ig = Image.fromarray(g)
    ib = Image.fromarray(b)
    rgb = Image.merge("RGB", (ir, ig, ib))
 
    name = "img-" + str(i) +"-"+ classification[labels[i]]+ ".png"
    rgb.save(data_path + name, "PNG")

2，cifar100数据集

 这个数据集和cifar10类似，它包含同样的60,000张图像，它有100个类，每个类包含600个图像，600个图像中有500个训练图像和100个测试图像。100类实际是由20个类(每个类又包含5个子类)构成(5*20=100)。

3，ImageNet数据集

  ImageNet数据集是一个计算机视觉数据集，是由斯坦福大学的李飞飞教授带领创建。该数据集包合 14,197,122张图片和21,841个Synset索引。 Synset是WordNet层次结构中的一个节点，它又是 一组同义词集合。 ImageNet数据集一直是评估图像分类算法性能的基准。
　　ImageNet 中目前共有 14,197,122 幅图像，总共分为 21,841 个类别（synsets），通常我们所说的 ImageNet 数据集其实是指 ISLVRC2012 比赛用的子数据集，其中 train 有 1,281,167 张照片和标签，共 1000 类，大概每类 1300 张图片，val 有 50,000 副图像，每类 50 个数据，test 有 100,000 副图片，每类 100 个数据。相比CIFAR-10 , ImageNet 数据集图片数量更多， 分辨率更高，含有的类别更多（高上干个图像类别），图片中含高更多的无关噪声和变化，因此识别难度比CIFAR-10 高得多。