ImageNet-Resnet-start-from-the-scratch-

1.ImageNet数据的下载和处理
2.利用pytorch读取数据并生成DataLoader
3.搭建ResNet网络并在该数据集上训练

Catalogue

• ImageNet数据集的下载
• ImageNet数据集的处理
• ImageNet数据集的读入
• ResNet网络的搭建
• 在CIFAR100数据集上训练ResNet网络

DataSets

ImageNet数据集

ImageNet数据集的预处理操作
ImageNet数据集下载链接
链接：https://pan.baidu.com/s/1i6arUzJdUH_f3aY2cCJsWA?pwd=evan
提取码：evan
提取完数据集之后，验证集是一个包含了50000张图片的文件夹（一共1000个种类，每个种类有50张图片）。
训练集处理起来稍微有一点麻烦，在解压完训练集后，会发现训练集中还包含了1000个压缩包，其中每个压缩包中还有约为1300张图片。
我们希望对训练集和验证集处理完之后，文件的目录格式如下图所示：

├─train
│  ├─n01440764 #训练集中的每一个文件中有1300张图片
│  ├─n01443537
│  └─n01484850	
└─val
    ├─n01440764 #验证集的每一个文件中只有500张图片
    ├─n01443537
    └─n01484850

Flower数据集

因为ImageNet数据集用一般的电脑训练起来实在是太困难了，所以我们在检验模型的时候会用这个Flower数据集作为平替。

Mini ImageNet数据集

该数据集是小版的ImageNet数据集

Networks

• Resnet
• Vggnet
• Googlenet
• SEnet
• ResNeXt

（仍在更新中）