数据集

Train / Dev / Test sets

假设这是训练数据，我用一个长方形表示，我们通常会将这些数据划分成几部分

训练集：训练模型
验证集（dev set）：选定模型
测试集：评估模型

在机器学习发展的小数据量时代，常见做法是将所有数据三七分，就是人们常说的 70%训练集，30%测试集。如果明确设置了验证集，也可以按照 60%训练集，20%验证集和 20%测试集来划分。这是前几年机器学习领域普遍认可的最好的实践方法。

如果只有 100 条，1000 条或者 1 万条数据，那么上述比例划分是非常合理的。

但是在大数据时代，我们现在的数据量可能是百万级别，那么验证集和测试集占数据总量的比例会趋向于变得更小。因为验证集的目的就是验证不同的算法，检验哪种算法更有效，因此，验证集只要足够大到能评估不同的算法，比如 2 个甚至 10 个不同算法，并迅速判断出哪种算法更有效。我们可能不需要拿出 20%的数据作为验证集。

比如我们有 100 万条数据，那么取 1 万条数据便足以进行评估，找出其中表现最好的 1-2 种算法。同样地，根据最终选择的分类器，测试集的主要目的是正确评估分类器的性能，所以，如果拥有百万数据，我们只需要 1000 条数据，便足以评估单个分类器，并且准确评估该分类器的性能。假设我们有 100 万条数据，其中 1 万条作为验证集，1 万条作为测试集，100 万里取 1 万，比例是 1%，即：训练集占 98%，验证集和测试集各占 1%。对于数据量过百万的应用，训练集可以占到 99.5%，验证和测试集各占 0.25%，或者验证集占 0.4%，测试集占 0.1%。

要确保验证集和测试集的数据来自同一分布，关于这个问题我也会多讲一些。因为你们要用验证集来评估不同的模型，尽可能地优化性能。如果验证集和测试集来自同一个分布就会很好。

最后一点，就算没有测试集也不要紧，测试集的目的是对最终所选定的神经网络系统做出无偏估计，如果不需要无偏估计，也可以不设置测试集。所以如果只有验证集，没有测试集，我们要做的就是，在训练集上训练，尝试不同的模型框架，在验证集上评估这些模型，然后迭代并选出适用的模型。因为验证集中已经涵盖测试集数据，其不再提供无偏性能评估。当然，如果你不需要无偏估计，那就再好不过了。

划分方法

留出法

直接将数据集划分为两个互斥集合，注意保持数据分布的一致性（比如比例相似）。保留类别比例的采样方式又叫分层采样（stratified sampling）。举个例子，原始数据集有 100 个样本，假设训练集占 70 个，验证集占 30 个。若训练集中正例反例各 35 个，也即比例为1:1，那么验证集中就应该正例反例个 15 个，同样保持1:1的比例。当然，这个比例最好还是遵循原始数据集中数据的分布规律。

单独一次留出法的结果往往不可靠，一般是进行多次随机划分，然后取各次评估的平均值作为评估结果。

留出法最大的缺点就是要进行划分，当训练集占的比例较大时，模型可以更准确地刻画原始数据集的特征，但是因为验证集较小，评估的结果往往不稳定也不准确；当训练集占的比例较小时，训练出的模型又不能充分学习到原始数据集的特征，评估结果可信度不高。这个问题没有完美的解决方案，一般取数据集2/3~4/5的样本作为训练集，余下的作为验证集。

交叉验证

又称为k 折交叉验证（k-fold cross validation），将数据集划分为 k 个互斥子集。每次使用 k-1 个子集的并集作为训练集，余下的一个子集作为验证集，这就构成了 k 组训练/验证集，从而可以进行 k 次训练和验证。最终取 k 次验证的均值作为评估结果。常用的 k 值包括 5，10，20。类似于留出法，因为存在多种划分 k 个子集的方式，为了减少因不同的样本划分而引入的差别，需要进行多次 k 折交叉验证。例如 10 次 10 折交叉验证，指的是进行了总计 100 次训练和 100 次评估。特别地，令 k=数据集样本数的交叉验证称为留一法（Leave-One-Out，简称 LOO），即有多少样本就进行多少次训练/验证，并且每次只留下一个样本做验证。这样做的好处是不需要担心随即样本划分带来的误差，因为这样的划分是唯一的。一般来说，留一法的评估结果被认为是比较准确的。但是！当数据集较大时，使用留一法需要训练的模型太多了！这种计算开销是难以忍受的！

自助法

在留出法和交叉验证法中，我们都需要对数据集进行划分，从而使得训练所用的数据集比源数据集小，引入了一些因规模不同而造成的偏差，有没有办法避免规模不同造成的影响呢？

自助法（bootstrapping）正是我们需要的答案，以自助采样（bootstrap sampling）为基础，对包含 m 个样本的源数据集进行有放回的 m 次采样以获得同等规模的训练集。在这 m 次采样中都不被抽到的概率大约为 0.368，也即源数据集中有大约 1/3 的样本是训练集中没有的。因此，我们可以采用这部分样本作为验证集，所得的结果称为包外估计（out-of-bag estimate）。

注意，自助法适用于数据集小，难以划分训练/验证集的情况。因为自助法能产生多个不同训练集，所以对集成学习也大有好处。但是！自助法改变了数据集的分布，也因此引入了一些额外的误差。因此，数据量足的时候还是留出法和交叉验证法用得多一些。

MNIST

链接：https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/practice-problem-identify-the-digits/ (opens new window)

MNIST 是最流行的深度学习数据集之一。这是一个手写数字数据集，包含一个有着 60000 样本的训练集和一个有着 10000 样本的测试集。

大小：约 50 MB 数量：70000 张图像，共分为 10 个类别

MS-COCO

链接：http://cocodataset.org/#home (opens new window)

COCO 是一个大型数据集，用于目标检测、分割和标题生成。它有以下几个特征：

目标分割

在语境中识别

超像素物品分割

33 万张图像（其中超过 20 万张是标注图像）

150 万个目标实例

80 个目标类别

91 个物品分类

每张图像有 5 个标题

25 万张带有关键点的人像

大小：约 25 GB（压缩后）数量：33 万张图像、80 个目标类别、每张图像 5 个标题、25 万张带有关键点的人像

ImageNet

链接：http://www.image-net.org/ (opens new window)

ImageNet 是根据 WordNet 层次来组织的图像数据集。WordNet 包含大约 10 万个短语，而 ImageNet 为每个短语提供平均约 1000 张描述图像。

大小：约 150 GB
数量：图像的总数约为 1,500,000；
每一张图像都具备多个边界框和各自的类别标签。
imagenet-1k是 ISLVRC2012 的数据集，训练集大约是 1281167 张+标签，验证集是 50000 张图片加标签，最终打分的测试集是 100000 张图片，一共 1000 个类别。
imagenet-21k是 WordNet 架构组织收集的所有图片，大约 1400 万张，2.1 万个类。多用于自监督预训练，比如 ViT。与 ImageNet-1k 相比，ImageNet-21k 具有更高的类别多样性，但它的标签质量可能较低，因为类别不是相互独立的，并且存在多个层级。此外，由于类别的不平衡性，处理起来会相对复杂一些。

官网下载

ImageNet (opens new window)

在官方网站注册账号，注册时最好使用教育邮箱(.edu )之后。按照流程申请，收到邮件之后可以就可以在 Download界面里下数据。

点进去之后，下载如下三个压缩包（图片分类任务用这三个足够了）

数据解压

下载完毕后把 Development kit 留着备用，我们会得到训练集与验证集的两个压缩包，分别是 ILSVRC2012_img_train.tar 和 ILSVRC2012_img_val.tar。

首先创建两个用于放训练集和测试集的文件夹，然后解压：

mkdir train
mkdir val
tar xvf ILSVRC2012_img_train.tar -C ./train
tar xvf ILSVRC2012_img_val.tar -C ./val

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对于train的压缩包，解压之后其实还是1000个tar压缩包（对应1000个类别），需要再次解压，解压脚本unzip.sh如下（PS：可能需要自己改一下目录 dir ）：

dir=./train 
for x in `ls $dir/*tar` do     
  filename=`basename $x .tar`     
  mkdir $dir/$filename     
  tar -xvf $x -C $dir/$filename 
done 
rm *.tar

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执行脚本之后，我们就获得了1000个文件夹和对应的图片数据啦~截至目前，我们已经把所有的 JPEG 图片搞了出来。

数据标签

对于训练集，不同类别的数据躺在不同的文件夹里，用起来很方便（同一文件夹的视为一类）。但是验证集没有对应的标签，需要额外处理。

验证集的标签在 Development kit （文件名为 ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz）中的ILSVRC2012_devkit_t12\data\ILSVRC2012_validation_ground_truth.txt 中：

但是新的问题又来了，那就是这个数字和文件夹的名字虽然是一一对应的，但还是需要额外的映射……好在映射关系储存在和txt文件同目录下的 meta.mat 文件中。我们希望验证集的文件结构长得和训练集一样，即 :

/val
- /n01440764
  - images

/n01443537
- images

因此，我们首先解压 devkit 压缩包，把我们需要的东西取出来：

tar -xzf ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz

之后，在imagenet目录（devkit和val的根目录下）创建并运行如下 python 脚本

from scipy import io
import os
import shutil

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 = 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))

if __name__ == '__main__':
    move_valimg()

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用Pytorch加载

使用 torchvision.datasets.ImageFolder() 就可以直接加载处理好的数据集

import os
import torch
import torchvision.datasets as datasets

root = 'data/imagenet'
def get_imagenet(root, train = True, transform = None, target_transform = None):
    if train:
        root = os.path.join(root, 'train')
    else:
        root = os.path.join(root, 'val')
    return datasets.ImageFolder(root = root,
                               transform = transform,
                               target_transform = target_transform)

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ImageNet-R

ImageNet-R 全称 ImageNet-Rendition，是 ImageNet 数据集的拓展。 ImageNet-R 数据集包含对多个 ImageNet 类别（艺术、卡通、 DIYART 、涂鸦、刺绣、图形、折纸、绘画、图案、塑料制品、毛绒制品、雕塑、素描、纹身、玩具和视频游戏等）的演绎。

ImageNet-R 数据集涉及对 200 个 ImageNet 类别的演绎，产生了 30,000 张图像。

OpenImages 数据集

链接：https://github.com/openimages/dataset (opens new window)

Open Images 是一个包含近 900 万个图像 URL 的数据集。这些图像使用包含数千个类别的图像级标签边界框进行了标注。该数据集的训练集包含 9,011,219 张图像，验证集包含 41,260 张图像，测试集包含 125,436 张图像。

大小：500GB（压缩后）数量：9,011,219 张图像，带有超过 5000 个标签

CIFAR-10

链接：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html (opens new window)

该数据集也用于图像分类。它由 10 个类别共计 60,000 张图像组成（每个类在上图中表示为一行）。该数据集共有 50,000 张训练集图像和 10,000 个测试集图像。数据集分为 6 个部分——5 个训练批和 1 个测试批。每批含有 10,000 张图像。

大小：170MB 数量：60,000 张图像，共 10 类

Untitled

CIFAR-10 是一个更接近普适物体的彩色图像数据集。CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。

一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图片：飞机（ airplane ）、汽车（ automobile ）、鸟类（ bird ）、猫（ cat ）、鹿（ deer ）、狗（ dog ）、蛙类（ frog ）、马（ horse ）、船（ ship ）和卡车（ truck ）。

每个图片的尺寸为 32 × 32 ，每个类别有 6000 个图像，数据集中一共有 50000 张训练图片和 10000 张测试图片。

数据文件名及用途

在 CIFAR-10 数据集中，文件 databatch_1.bin、data_batch_2.bin 、··data_batch_5.bin 和 test batch.bin 中各有 10000 个样本。一个样本由 3073 个字节组成，第一个字节为标签 label ，剩下 3072 个字节为图像数据。样本和样本之间没高多余的字节分割，因此这几个二进制文件的大小都是 30730000 字节。

CIL 数据集整理

Dataset	Domain Similarity	Classes	Train	Train/Class	Validation	Test
CropDiseases	0.386	35	34260	978	8566	10692
ChestX	0.39	6	7252	1208	2417	2417
ISIC	0.409	6	5940	990	1980	1980
RESISC45	0.432	45	18900	420	6300	6300
EuroSAT	0.444	10	16200	1620	5400	5400
Pets	0.47	35	2774	79	706	3469
CIFAR-100	0.491	100	40,000	400	10,000	10000
ImageNet-R	0.577	200	18000	90	6000	6000
DomainNet	0.6	345	96724	280	24182	52041

上次更新: 2025/04/02, 12:03:38

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