linux下载/解压ImageNet-1k数据集

文章目录

前言

本文在Linux中，处理对象为ILSVRC2012数据集（ImageNet-1k）

一、数据集下载

ImageNet官网链接

在Linux上也可以直接用命令行进行下载：

• 训练集（ILSVRC2012_img_train.tar）：

wget https://image-net.org/data/ILSVRC/2012/ILSVRC2012_img_train.tar --no-check-certificate

1. 验证集（ILSVRC2012_img_val.tar）：

wget https://image-net.org/data/ILSVRC/2012/ILSVRC2012_img_val.tar --no-check-certificate

1. 标签映射文件（ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz）：

wget https://image-net.org/data/ILSVRC/2012/ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz --no-check-certificate

二、解压

1.训练集

执行命令，进入该文件目录下：

cd /home/data/imagenet

执行命令，将训练集解压到文件夹 train 目录下：

mkdir train &&tar -xvf ILSVRC2012_img_train.tar -C train &&forxin`ls train/*tar`;dofn=train/`basename $x .tar`;mkdir$fn;tar -xvf $x -C $fn;rm -f $fn.tar;done

执行命令，进入 train 目录下：

cd train

执行命令，查看该目录下的文件夹数量，若解压成功，则返回1000：

ls -lR|grep"^d"|wc -l

执行命令，查看 train 目录下所有文件（图片）的数量，若解压成功，则返回1281167：

ls -lR|grep"^-"|wc -l

2.验证集

执行命令，进入3个文件所在的根目录：

cd /home/data/imagenet

执行命令，创建解压验证集的文件夹：

mkdir val

执行命令，将验证集图像解压到 val 目录下：

tar xvf ILSVRC2012_img_val.tar -C ./val

此时 val 目录下是50000张图像，并没有被分类到1000个文件夹下。因此需要将验证集中的图像进行分类存放。
执行命令，解压ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz这个文件：

tar -xzf ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz

该文件中记录着验证集中的图像名及其类别标签之间的映射关系。

在 ‘/home/data/imagenet’ 目录下创建 Python 脚本，假设命名为“unzip.py”，其内容如下：

from scipy import io
import os
import shutil

defmove_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 = 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):passelse:
            os.mkdir(output_dir)
        shutil.move(os.path.join(root, filename), os.path.join(output_dir, filename))if __name__ =='__main__':
    move_valimg()

回到imagenet下，执行该文件，进行验证集分类存放进1000个文件夹：

cd /home/data/imagenet

python unzip.py

总结

这样就成功啦！！