数据集处理(二)——Tiny-imagenet

目录

一、引言

  最近在做一些大规模数据集(ImageNet-1k、ImageNet-21k)的实验之外,还做了一些小数据集的 ablation study。其中pytorch有自带的cifar10、cifar100数据加载,而Tiny ImageNet是没有的。于是简单在此记录一下这个数据集的处理。
  Tiny ImageNet Challenge 是斯坦福 CS231N 的默认课程项目。 它的运行类似于 ImageNet 挑战赛 (ILSVRC)。 挑战的目标是让用户尽可能地解决图像分类问题。 用户将在测试集上的最终预测提交到此评估服务器,官方将维护班级排行榜。
  Tiny Imagenet 有 200 个类。 每个类有 500 张训练图像、50 张验证图像和 50 张测试图像。官方已经发布了带有图像和注释的训练和验证集。 官方提供类标签和边界框作为注释; 但是,用户只需要预测每个图像的类别标签,而无需定位对象。 测试集无标签发布。

二、下载数据

  点击官方下载链接,即可直接下载(http://cs231n.stanford.edu/tiny-imagenet-200.zip。下载完成后会得到大约236MB的压缩包。

三、数据形式

  首先解压完文件夹会得到以下内容

$ tree data
tiny-imagenet-200
├── train
│   ├── class1
│   │   ├── images
│   │   │   ├── img1.JPEG
│   │   │   ├── img2.JPEG
│   │   │   └── ...
│   │   └── class1_boxes.txt
│   ├── class2
│   │   ├── images
│   │   │   ├── img3.JPEG
│   │   │   ├── img4.JPEG
│   │   │   └── ...
│   │   └── class2_boxes.txt
│   └── ...
├── val
│   ├── images
│   │   ├── img5.JPEG
│   │   ├── img6.JPEG
│   │   └── ...
│   └── val_annotations.txt
├── test
│   └── images
│       ├── img7.JPEG
│       ├── img8.JPEG
│       └── ...
├── wnids.txt
└── words.txt

  如官方所说,测试集(test)是没有标注的,因此一般我们自己也不会用到。主要就是训练集(train)和验证集(val)。从上述tree可以看出,train和val的结构是不一样的,因此不能简单的使用pytorch自带的torchvision.datasets.ImageFolder(‘/data_dir’)

四、自定义数据加载

  我之前也写过一些自定义数据加载的文章,这里就不再多赘述了,简单放上在github上找到的一个可用的代码。

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import models, utils, datasets, transforms
import numpy as np
import sys
import os
from PIL import Image


class TinyImageNet(Dataset):
    def __init__(self, root, train=True, transform=None):
        self.Train = train
        self.root_dir = root
        self.transform = transform
        self.train_dir = os.path.join(self.root_dir, "train")
        self.val_dir = os.path.join(self.root_dir, "val")

        if (self.Train):
            self._create_class_idx_dict_train()
        else:
            self._create_class_idx_dict_val()

        self._make_dataset(self.Train)

        words_file = os.path.join(self.root_dir, "words.txt")
        wnids_file = os.path.join(self.root_dir, "wnids.txt")

        self.set_nids = set()

        with open(wnids_file, 'r') as fo:
            data = fo.readlines()
            for entry in data:
                self.set_nids.add(entry.strip("\n"))

        self.class_to_label = {}
        with open(words_file, 'r') as fo:
            data = fo.readlines()
            for entry in data:
                words = entry.split("\t")
                if words[0] in self.set_nids:
                    self.class_to_label[words[0]] = (words[1].strip("\n").split(","))[0]

    def _create_class_idx_dict_train(self):
        if sys.version_info >= (3, 5):
            classes = [d.name for d in os.scandir(self.train_dir) if d.is_dir()]
        else:
            classes = [d for d in os.listdir(self.train_dir) if os.path.isdir(os.path.join(train_dir, d))]
        classes = sorted(classes)
        num_images = 0
        for root, dirs, files in os.walk(self.train_dir):
            for f in files:
                if f.endswith(".JPEG"):
                    num_images = num_images + 1

        self.len_dataset = num_images;

        self.tgt_idx_to_class = {i: classes[i] for i in range(len(classes))}
        self.class_to_tgt_idx = {classes[i]: i for i in range(len(classes))}

    def _create_class_idx_dict_val(self):
        val_image_dir = os.path.join(self.val_dir, "images")
        if sys.version_info >= (3, 5):
            images = [d.name for d in os.scandir(val_image_dir) if d.is_file()]
        else:
            images = [d for d in os.listdir(val_image_dir) if os.path.isfile(os.path.join(train_dir, d))]
        val_annotations_file = os.path.join(self.val_dir, "val_annotations.txt")
        self.val_img_to_class = {}
        set_of_classes = set()
        with open(val_annotations_file, 'r') as fo:
            entry = fo.readlines()
            for data in entry:
                words = data.split("\t")
                self.val_img_to_class[words[0]] = words[1]
                set_of_classes.add(words[1])

        self.len_dataset = len(list(self.val_img_to_class.keys()))
        classes = sorted(list(set_of_classes))
        # self.idx_to_class = {i:self.val_img_to_class[images[i]] for i in range(len(images))}
        self.class_to_tgt_idx = {classes[i]: i for i in range(len(classes))}
        self.tgt_idx_to_class = {i: classes[i] for i in range(len(classes))}

    def _make_dataset(self, Train=True):
        self.images = []
        if Train:
            img_root_dir = self.train_dir
            list_of_dirs = [target for target in self.class_to_tgt_idx.keys()]
        else:
            img_root_dir = self.val_dir
            list_of_dirs = ["images"]

        for tgt in list_of_dirs:
            dirs = os.path.join(img_root_dir, tgt)
            if not os.path.isdir(dirs):
                continue

            for root, _, files in sorted(os.walk(dirs)):
                for fname in sorted(files):
                    if (fname.endswith(".JPEG")):
                        path = os.path.join(root, fname)
                        if Train:
                            item = (path, self.class_to_tgt_idx[tgt])
                        else:
                            item = (path, self.class_to_tgt_idx[self.val_img_to_class[fname]])
                        self.images.append(item)

    def return_label(self, idx):
        return [self.class_to_label[self.tgt_idx_to_class[i.item()]] for i in idx]

    def __len__(self):
        return self.len_dataset

    def __getitem__(self, idx):
        img_path, tgt = self.images[idx]
        with open(img_path, 'rb') as f:
            sample = Image.open(img_path)
            sample = sample.convert('RGB')
        if self.transform is not None:
            sample = self.transform(sample)

        return sample, tgt

  然后就可以直接加载数据了:

from * import TinyImageNet
data_dir = './tiny-imagenet-200/'
dataset_train = TinyImageNet(data_dir, train=True)
dataset_val = TinyImageNet(data_dir, train=False)

"*"为你的文件名,transform中的均值与标准差可以参考标准的imagenet

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