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训练集
训练集下载地址:http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/dd31405981ef5f776aa17412e1f0c112/ILSVRC2012_img_train.tar
验证集
验证集下载地址:http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/dd31405981ef5f776aa17412e1f0c112/ILSVRC2012_img_val.tar
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训练集
训练集种子:http://academictorrents.com/download/a306397ccf9c2ead27155983c254227c0fd938e2.torrent
验证集
验证集种子:http://academictorrents.com/download/5d6d0df7ed81efd49ca99ea4737e0ae5e3a5f2e5.torren
使用aria2加速下载
1 | aria2c -x 16 -s 16 'http://academictorrents.com/download/5d6d0df7ed81efd49ca99ea4737e0ae5e3a5f2e5.torren' 'http://academictorrents.com/download/a306397ccf9c2ead27155983c254227c0fd938e2.torrent' |
数据集校验
1 | md5sum ILSVRC2012_img_val.tar ILSVRC2012_img_train.tar |
训练
解压训练集
将ILSVRC2012_img_train.tar解压,1000个类别的*.tar包。
1 | mkdir train |
然后可以使用下面这段python代码,将训练集的1000个.tar包解压缩,并删除源.tar包。
1 | import glob |
解压验证集
将ILSVRC2012_img_val.tar解压,得到没有种类标签的图片。
1 | mkdir val |
然后使用valprep.sh文件,将验证集整理为和训练集相同的格式,按照种类标签划分文件夹。
1 | cd val |