tieredimagenet数据集下载

### 如何加载和处理 TieredImagenet 数据集 TieredImagenet 是一个广泛用于小样本学习（Few-Shot Learning）研究的数据集，它是 ImageNet 的子集，设计目的是为了提供更复杂的类别划分以便于评估模型的泛化能力。以下是关于如何加载和处理该数据集的具体说明。 #### 1. 数据集概述 TieredImagenet 包含约 **351 类训练图像**、**97 类验证图像** 和 **160 类测试图像**，每类大约有 1300 张图片[^1]。这些类别是从原始 ImageNet 中选取并重新分组得到的，因此可以更好地模拟跨域的小样本学习任务。 #### 2. 加载数据集的方法 通常情况下，可以通过以下几种方式获取和加载 TieredImagenet： - **下载官方版本**: 可以从论文作者提供的链接或者公开存储库中下载预处理好的数据文件。 - **使用第三方工具包**: 许多开源框架已经支持直接读取此类数据集。例如 PyTorch 或 TensorFlow 社区中的扩展模块可能提供了便捷接口来简化操作过程。 对于 Python 用户来说，推荐利用 `torchvision` 库配合自定义 Dataset 类实现高效管理功能；而对于其他编程环境，则需自行解析 HDF5/JSON 等格式记录下的像素矩阵及其标签信息。 #### 3. 处理流程详解 在实际项目开发过程中，针对此特定类型的视觉识别挑战赛所涉及的主要环节如下所示: ##### (a). 预处理阶段 在此部分主要完成对原始 RGB 图片尺寸调整(Resize)，颜色空间转换(Color Space Transformation)以及标准化(Normalization)等工作项。具体代码片段如下: ```python from torchvision import transforms transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((84, 84)), # Resize images to fixed size transforms.ToTensor(), # Convert PIL image or numpy.ndarray into tensor format transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # Normalize tensors with precomputed values over imagenet dataset. ]) ``` ##### (b). 构建Dataset & DataLoader实例对象 创建继承自 base class (`torch.utils.data.Dataset`)的新类，并重写两个核心函数——`__len__(self)` 返回总样本数，`__getitem__(self,idx)` 提供索引对应单张影像及相应标注值。之后借助内置辅助组件轻松构建批量迭代器。 ```python import os from torch.utils.data import Dataset class CustomImageDataset(Dataset): def __init__(self, root_dir, transform=None): self.root_dir = root_dir self.transform = transform all_files = [] labels_map = {} for label_idx, folder_name in enumerate(os.listdir(root_dir)): current_path = os.path.join(root_dir,folder_name) if not os.path.isdir(current_path): continue files_in_folder = [os.path.join(folder_name,file_) for file_ in os.listdir(current_path)] all_files.extend(files_in_folder) labels_map.update({folder_name : label_idx}) self.image_paths = all_files self.labels_dict = {k:v for k,v in zip(all_files,[labels_map[x.split('/')[-2]] for x in all_files])} def __len__(self): return len(self.image_paths) def __getitem__(self, idx): img_loc = os.path.join(self.root_dir,self.image_paths[idx]) image = default_loader(img_loc) label = self.labels_dict[self.image_paths[idx]] if self.transform is not None: image = self.transform(image) return image, label ``` 最后一步就是实例化上述定制化的 Datasets 并传入合适的参数配置给 DataLoaders 来控制每次提取多少条目形成 mini-batch 进行后续计算啦！ --- ###

### TieredImageNet 数据集概述 TieredImageNet 是 ImageNet 数据集中专门为少样本学习设计的一个子集[^3]。该数据集通过将原始 ImageNet 中的类别按照生物分类法（界门纲目科属种）进行分层组织，从而构建了一个层次结构更清晰的小样本学习环境。 具体来说，TieredImageNet 将800个基础类别划分为34个高阶类别，并进一步细分为608个低级类别。整个数据集被分割成训练集、验证集和测试集三个部分： - 训练集包含351个类 - 验证集包含97个类 - 测试集包含160个类 每张图片尺寸为84×84像素，这使得模型能够在保持计算效率的同时处理相对复杂的视觉特征。 ### Deep Embedding 技术简介 Deep embedding 方法旨在利用深度神经网络提取输入数据的有效表示形式。对于图像分类任务而言，deep embedding 主要关注于如何将不同类别的图像映射到一个度量空间，在此空间内同类样本之间的距离尽可能短而异类样本间的距离则尽可能大[^4]。 在实践中，通常会采用卷积神经网络作为骨干架构来实现这一目标。例如，ResNet 或其他先进的 CNN 变体可以用来捕捉多尺度的空间关系并生成具有区分性的特征向量。随后，可以通过对比损失函数或其他相似性度量方法优化这些嵌入向量的位置分布情况。 ```python import torch.nn as nn class DeepEmbeddingModel(nn.Module): def __init__(self, backbone='resnet'): super(DeepEmbeddingModel, self).__init__() if backbone == 'resnet': self.backbone = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) num_ftrs = self.backbone.fc.in_features self.backbone.fc = nn.Identity() # Remove the final fully connected layer self.embedding_layer = nn.Linear(num_ftrs, 128) def forward(self, x): features = self.backbone(x) embeddings = self.embedding_layer(features) return embeddings ``` 上述代码展示了基于 ResNet 架构创建 deep embedding model 的过程。移除了预训练好的 ResNet 模型的最后一层全连接层，并替换成一个新的线性变换层以获得固定长度的特征向量。