ILSVRC2012数据集(分类部分)简要介绍和初步处理

ILSVRC2012数据集(分类部分)简要介绍和初步处理

简介

即大名鼎鼎ImageNet2012竞赛的数据集，在图像分类数据集中属于最常用的跑分数据集和预训练数据集。

主要内容可以参考ILSVRC2012_devkit_t12.gz的readme.txt和中文翻译版

内容详解

下载的文件主要包括以下几个文件：

ILSVRC2012_img_train.tar

ILSVRC2012_img_val.tar

ILSVRC2012_img_test.tar

ILSVRC2012_devkit_t12.gz

前三个为图像压缩包，分别对应train / val / test三个子集。最后一个为数据说明相关文档。

下载地址可以参考imagenet2012数据集下载直接用迅雷下载，或参考Imagenet 完整数据集下载通过种子下载。

train数据

ILSVRC2012_img_train.tar中有1000个tar压缩包，分别对应1000个类别。每个tar解压后得到对应类别的图片。可以使用一个简单的python程序或shell脚本将数据分别压缩至对应名称的文件夹中。将1000个tar解压至traintar文件夹中，创建train文件夹，将对应图片解压至相应的文件夹中。python脚本如下：

def un_tar(file_name, output_root='train'): # untar zip file to folder whose name is same as tar file tar = tarfile.open(file_name) names = tar.getnames() file_name = os.path.basename(file_name) extract_dir = os.path.join(output_root, file_name.split('.')[0]) # create folder if nessessary if os.path.isdir(extract_dir): pass else: os.mkdir(extract_dir) for name in names: tar.extract(name, extract_dir) tar.close() def untar_traintar(traintar='./traintar'): """ untar images from traintar and save in corresponding folders organize like: /train /n0 images /n0 images ..... """ root, _, files = next(os.walk(traintar)) for file in files: un_tar(os.path.join(root, file)) 

val数据

ILSVRC2012_img_val.tar中有50000张图片，并没有按照类别区分开，命名方式形如:

ILSVRC2012_val_00000001.JPEG ILSVRC2012_val_00000002.JPEG ... ILSVRC2012_val_00049999.JPEG ILSVRC2012_val_00050000.JPEG 

关于val数据集的标签，保存在ILSVRC2012_devkit_t12.gz中的data文件夹下的ILSVRC2012_validation_ground_truth.txt中，按照编号顺序每行用1-1000的数字表示一个类别。每个类别有50个样本。可以借助python中的scipy包访问mat文件的内容。scipy.io.loadmat

移动val数据的示例程序如下：

def move_valimg(val_dir='./val', devkit_dir='./ILSVRC2012_devkit_t12'): """ move valimg to correspongding folders. val_id(start from 1) -> ILSVRC_ID(start from 1) -> WIND organize like: /val /n0 images /n0 images ..... """ # load synset, val ground truth and val images list synset = scipy.io.loadmat(os.path.join(devkit_dir, 'data', 'meta.mat')) ground_truth = open(os.path.join(devkit_dir, 'data', 'ILSVRC2012_validation_ground_truth.txt')) lines = ground_truth.readlines() labels = [int(line[:-1]) for line in lines] root, _, filenames = next(os.walk(val_dir)) for filename in filenames: # val image name -> ILSVRC ID -> WIND val_id = int(filename.split('.')[0].split('_')[-1]) ILSVRC_ID = labels[val_id-1] WIND = synset['synsets'][ILSVRC_ID-1][0][1][0] print("val_id:%d, ILSVRC_ID:%d, WIND:%s" % (val_id, ILSVRC_ID, WIND)) # move val images output_dir = os.path.join(root, WIND) if os.path.isdir(output_dir): pass else: os.mkdir(output_dir) shutil.move(os.path.join(root, filename), os.path.join(output_dir, filename)) 

test数据

ILSVRC2012_img_test.tar总共有10万张测试图片，命名方式形如:

ILSVRC2012_test_00000001.JPEG ILSVRC2012_test_00000002.JPEG ... ILSVRC2012_test_00099999.JPEG ILSVRC2012_test_00.JPEG 

每个synset有100个测试图像，不公布测试图像的groud_truth。

开发工具集

除了说明性文件，比较有用的数据主要有val数据的标签文件data/ILSVRC2012_validation_ground_truth.txt和类别说明data/meta.mat。

synsets的信息如下：

synsets = 1x1 struct array with fields: ILSVRC2012_ID WNID words gloss num_children children wordnet_height num_train_images 

这个struct数组每个字段的意义如下：

‘ILSVRC2012_ID’是分配给每个synset的整数ID。所有的低等级synsets都被分配了1到1000之间的ID。所有高等级synsets的ID都大于1000。在“synsets”数组中，按照ILSVRC2012_ID对synsets进行排序，即synsets(i)。i.预测结果提交使用ILSVRC2012_ID作为synset标签。

‘WNID’是一个synset的WordNet ID。它是ImageNet或WordNet中synset的唯一标识。训练图像的tar文件使用WNID命名。此外，它还用于命名单个训练图像。

‘num_children’是该synset的子类数量。对于所有低等级synsets，它都是零;对于高等级synsets，它是非零的。

‘children’是该synset的子类的ILSVRC2012_IDs组成的向量。

‘wordnet_height’是指在完整ImageNet/WordNet层次结构中的到其子节点（子类）的最长路径的长度(完整ImageNet层次结构中的叶子节点的wordnet_height为0)。

层次结构根的ILSVRC2012_ID为1001，即synset“实体”。

小结

数据整理到如上所示的目录结构后，可以使用keras中的ImageDataGenerator的flow_from_directory方法或是pytorch中的torchvision.datasets.ImageFolder来读取数据，便于下一步的处理。