ImageNet-1k 2012训练集测试集下载(自用)

2023-11-07 12:45

本文主要是介绍ImageNet-1k 2012训练集测试集下载(自用),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!

官网的我用不了,去网上找了找,发现了有相应的种子
打开迅雷
训练集

http://academictorrents.com/download/a306397ccf9c2ead27155983c254227c0fd938e2.torrent

测试集

http://academictorrents.com/download/5d6d0df7ed81efd49ca99ea4737e0ae5e3a5f2e5.torrent

下载好之后,使用下述指令进行数据校验,大概需要5-10分钟左右。

md5sum ILSVRC2012_img_val.tar ILSVRC2012_img_train.tar
## 如果数据没问题,应该输出下述:
29b22e2961454d5413ddabcf34fc5622 ILSVRC2012_img_val.tar
1d675b47d978889d74fa0da5fadfb00e ILSVRC2012_img_train.tar

剩下的操作自行处理,有需要可参考下述链接

参考链接

这篇关于ImageNet-1k 2012训练集测试集下载(自用)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/363696

相关文章

性能测试介绍

性能测试是一种测试方法,旨在评估系统、应用程序或组件在现实场景中的性能表现和可靠性。它通常用于衡量系统在不同负载条件下的响应时间、吞吐量、资源利用率、稳定性和可扩展性等关键指标。 为什么要进行性能测试 通过性能测试,可以确定系统是否能够满足预期的性能要求,找出性能瓶颈和潜在的问题,并进行优化和调整。 发现性能瓶颈:性能测试可以帮助发现系统的性能瓶颈,即系统在高负载或高并发情况下可能出现的问题

字节面试 | 如何测试RocketMQ、RocketMQ?

字节面试:RocketMQ是怎么测试的呢? 答: 首先保证消息的消费正确、设计逆向用例,在验证消息内容为空等情况时的消费正确性; 推送大批量MQ,通过Admin控制台查看MQ消费的情况,是否出现消费假死、TPS是否正常等等问题。(上述都是临场发挥,但是RocketMQ真正的测试点,还真的需要探讨) 01 先了解RocketMQ 作为测试也是要简单了解RocketMQ。简单来说,就是一个分

常用的jdk下载地址

jdk下载地址 安装方式可以看之前的博客: mac安装jdk oracle 版本:https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/ Eclipse Temurin版本:https://adoptium.net/zh-CN/temurin/releases/ 阿里版本: github:https://github.com/

【测试】输入正确用户名和密码,点击登录没有响应的可能性原因

目录 一、前端问题 1. 界面交互问题 2. 输入数据校验问题 二、网络问题 1. 网络连接中断 2. 代理设置问题 三、后端问题 1. 服务器故障 2. 数据库问题 3. 权限问题: 四、其他问题 1. 缓存问题 2. 第三方服务问题 3. 配置问题 一、前端问题 1. 界面交互问题 登录按钮的点击事件未正确绑定,导致点击后无法触发登录操作。 页面可能存在

业务中14个需要进行A/B测试的时刻[信息图]

在本指南中,我们将全面了解有关 A/B测试 的所有内容。 我们将介绍不同类型的A/B测试,如何有效地规划和启动测试,如何评估测试是否成功,您应该关注哪些指标,多年来我们发现的常见错误等等。 什么是A/B测试? A/B测试(有时称为“分割测试”)是一种实验类型,其中您创建两种或多种内容变体——如登录页面、电子邮件或广告——并将它们显示给不同的受众群体,以查看哪一种效果最好。 本质上,A/B测

2. 下载rknn-toolkit2项目

官网链接: https://github.com/airockchip/rknn-toolkit2 安装好git:[[1. Git的安装]] 下载项目: git clone https://github.com/airockchip/rknn-toolkit2.git 或者直接去github下载压缩文件,解压即可。

MiniGPT-3D, 首个高效的3D点云大语言模型,仅需一张RTX3090显卡,训练一天时间,已开源

项目主页:https://tangyuan96.github.io/minigpt_3d_project_page/ 代码:https://github.com/TangYuan96/MiniGPT-3D 论文:https://arxiv.org/pdf/2405.01413 MiniGPT-3D在多个任务上取得了SoTA,被ACM MM2024接收,只拥有47.8M的可训练参数,在一张RTX

Spark MLlib模型训练—聚类算法 PIC(Power Iteration Clustering)

Spark MLlib模型训练—聚类算法 PIC(Power Iteration Clustering) Power Iteration Clustering (PIC) 是一种基于图的聚类算法,用于在大规模数据集上进行高效的社区检测。PIC 算法的核心思想是通过迭代图的幂运算来发现数据中的潜在簇。该算法适用于处理大规模图数据,特别是在社交网络分析、推荐系统和生物信息学等领域具有广泛应用。Spa

前端form表单+ifarme方式实现大文件下载

// main.jsimport Vue from 'vue';import App from './App.vue';import { downloadTokenFile } from '@/path/to/your/function'; // 替换为您的函数路径// 将 downloadTokenFile 添加到 Vue 原型上Vue.prototype.$downloadTokenF

SigLIP——采用sigmoid损失的图文预训练方式

SigLIP——采用sigmoid损失的图文预训练方式 FesianXu 20240825 at Wechat Search Team 前言 CLIP中的infoNCE损失是一种对比性损失,在SigLIP这个工作中,作者提出采用非对比性的sigmoid损失,能够更高效地进行图文预训练,本文进行介绍。如有谬误请见谅并联系指出,本文遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请联系作者并注