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ILSVRC2012数据集，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。
本文主要介绍该数据集的具体结构、数据使用方法，以及一些数据处理代码。 主要内容可以参考ILSVRC2012_devkit_t12.gz的readme.txt和中文翻译版 为了给大家提供便利，数据集已保存至百度网盘，公众号后台回复“ILSVRC2012”，即可获取下载链接~ 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。 ILSVRC2012_img_train.tar 该文件中有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。 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
/n01440764
images
/n01443537
images
.....
"""
root, _, files = next(os.walk(traintar))
for file in files:
un_tar(os.path.join(root, file))
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 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
/n01440764
images
/n01443537
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))
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_00100000.JPEG
每个synset有100个测试图像，不公布测试图像的groud_truth。 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 = 1x1 struct array with fields: ILSVRC2012_ID WNID words gloss num_children children wordnet_height num_train_images
'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”。 数据整理到如上所示的目录结构后，我们就可以使用keras框架中的ImageDataGenerator的flow_from_directory方法或者使用pytorch框架中的torchvision.datasets.ImageFolder来读取数据，便于下一步的处理。
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