探索TinyImageNet：视觉分类的微型宝库

在计算机视觉领域，TinyImageNet被视为一个极具值钱的材料。它不仅是一个精简版的ImageNet数据集，而且为视觉分类研究研究给了丰有钱的兴许性。接下来我们将深厚入探讨TinyImageNet的奥秘，揭示其怎么成为视觉分类的微型宝库。

数据集简介

TinyImageNet数据集包含200个类别， 个个类别有500张训练图像、50张验证图像和50张测试图像，图像巨大细小为64×64像素。这些个图像来自ImageNet数据集，。数据集类别许多样化，包括常见的动物类别，如“狗”、“猫”，以及不太常见的类别，如“蘑菇”、“校车”等。

数据增有力与模型训练

为了搞优良模型的泛化能力，数据增有力手艺是必不可少许的。在TinyImageNet数据集上，我们通常用随机裁剪和水平翻转等手艺。

import torch
import torchvision
data_transforms = {
    'train': torchvision.transforms.Compose(),
    'val': torchvision.transforms.Compose(),
}
train_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder
val_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder
train_loader = torch.utils.data.DataLoader
val_loader = torch.utils.data.DataLoader

经典模型在TinyImageNet上的表现

许许多经典的深厚度学模型在TinyImageNet上取得了较优良的表现。

• VGG：VGG16模型在测试集上得到了50.%的准确率。
• ResNet：ResNet-152模型在测试集上得到了51.%的准确率。
• DenseNet：DenseNet-201模型在测试集上得到了51.%的准确率。

模型微调与优化

为了在TinyImageNet上取得更优良的效果，我们能对预训练模型进行微调。

import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
model = models.vgg16_bn
for param in model.parameters:
    param.requires_grad = False
num_features = model.classifier.in_features
features = list)
features.extend])
model.classifier = nn.Sequential

同样，我们也能用ResNet和DenseNet进行微调。通过修改再说说一层的输出数量， 使其与TinyImageNet的类别数量相匹配，并冻结前面的层，只对新鲜添加的层进行训练。

结论

TinyImageNet作为一个微型宝库，为视觉分类研究研究给了丰有钱的材料。观点。