LSUN数据集（Large-Scale Scene Understanding）

本文主要是介绍LSUN数据集（Large-Scale Scene Understanding），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

LSUN数据集（Large-Scale Scene Understanding）是一个专为计算机视觉研究设计的大规模场景理解数据集。以下是对LSUN数据集的详细介绍：

创建与目的：

LSUN数据集由斯坦福大学计算机视觉实验室创建，旨在为大规模场景理解问题提供数据支持。
该数据集的设计初衷是为了满足深度学习和计算机视觉研究对大规模、多样性图像数据的需求，以训练出更准确、更强大的视觉模型。

数据规模与类别：

LSUN数据集包含了数百万张高分辨率图像，具体数量可能因不同版本或更新而有所变化，但通常包含超过数百万张的图像数据。
这些图像涵盖了多个场景类别，如卧室、客厅、厨房、街道、教室等，使得研究者可以在不同场景下进行图像理解的研究。

图像特点与标注信息：

LSUN数据集中的图像均为高分辨率，能够捕捉到更多的细节信息，有助于模型进行更精确的场景理解。
数据集中的每个图像都有相关的标注信息，如场景类别、图像坐标、对象边界框等。这些标注信息对于训练模型和评估算法性能至关重要。

数据格式与存储：

LSUN数据集中的图像通常以LMDB格式存储，这是一种高效的键值存储数据库格式，适用于大规模图像数据的存储和检索。
数据库文件通常会被压缩，以节省存储空间并方便网络传输。

获取与使用：

LSUN数据集可以通过斯坦福大学计算机视觉实验室的官方网站进行下载。用户需要注册账号并登录后，方可获取下载链接。
下载完成后，用户需要解压缩数据集文件，并根据自己的需求进行数据集的划分和预处理。
使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）时，用户可以按照框架的API文档读取训练图像和标签，进行模型的训练和测试。

请注意，由于LSUN数据集规模庞大且涉及高分辨率图像，下载和使用时可能需要较高的硬件配置和网络带宽。此外，用户在使用LSUN数据集时应遵守相关的使用条款和隐私政策。

附上下载代码：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-from __future__ import print_function, division
import argparse
import json
from os.path import joinimport subprocess
import urllib2__author__ = 'Fisher Yu'
__email__ = 'fy@cs.princeton.edu'
__license__ = 'MIT'def list_categories(tag):
    url = 'http://lsun.cs.princeton.edu/htbin/list.cgi?tag=' + tag
    f = urllib2.urlopen(url)return json.loads(f.read())def download(out_dir, category, set_name, tag):
    url = 'http://lsun.cs.princeton.edu/htbin/download.cgi?tag={tag}' \'&category={category}&set={set_name}'.format(**locals())if set_name == 'test':
        out_name = 'test_lmdb.zip'else:
        out_name = '{category}_{set_name}_lmdb.zip'.format(**locals())
    out_path = join(out_dir, out_name)
    cmd = ['curl', url, '-o', out_path]print('Downloading', category, set_name, 'set')
    subprocess.call(cmd)def main():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--tag', type=str, default='latest')
    parser.add_argument('-o', '--out_dir', default='')
    parser.add_argument('-c', '--category', default=None)
    args = parser.parse_args()    categories = list_categories(args.tag)if args.category is None:print('Downloading', len(categories), 'categories')for category in categories:
            download(args.out_dir, category, 'train', args.tag)
            download(args.out_dir, category, 'val', args.tag)
        download(args.out_dir, '', 'test', args.tag)else:if args.category == 'test':
            download(args.out_dir, '', 'test', args.tag)elif args.category not in categories:print('Error:', args.category, "doesn't exist in",
                  args.tag, 'LSUN release')else:
            download(args.out_dir, args.category, 'train', args.tag)
            download(args.out_dir, args.category, 'val', args.tag)if __name__ == '__main__':
    main()