ILSVRC_2017.tar.gz
ILSVRC_2017.tar.gz 是一个包含ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge（ILSVRC）2017年比赛数据的压缩包文件。ImageNet是一个大规模的图像数据库，被广泛用于计算机视觉领域的研究，特别是深度学习模型的训练和评估。这个工具包特别针对的是2012年的数据集，它是TensorFlow官方指定的图像分类模型的评测工具，意味着它对于在TensorFlow框架下进行模型验证和比较是非常关键的。
ILSVRC是ImageNet挑战的一部分，旨在推动计算机视觉的发展，特别是图像分类和物体检测的任务。在这个比赛中，参与者需要对大量图片进行分类，这些图片涵盖了1000个不同的类别。这个数据集的特点在于其规模大、类别多，这对于训练深度学习模型的泛化能力非常有帮助。
TensorFlow是一个开源的机器学习库，尤其适用于深度学习模型的构建和训练。它提供了丰富的API，支持分布式计算，使得处理像ILSVRC这样大数据量的任务变得可能。当使用TensorFlow开发图像分类模型时，使用ILSVRC的数据集可以检验模型的性能，确保模型不仅能在训练集上表现良好，还能在未见过的数据上具有良好的泛化能力。
在ILSVRC_2017.tar.gz压缩包内，我们通常会找到以下几类文件：
1. 训练集（Training Set）：大量的图片用于训练模型，每个图片都附带有其对应的类别标签。
2. 验证集（Validation Set）：用于模型训练过程中的验证，不参与模型的训练，只用于调整模型参数和评估模型性能。
3. 测试集（Test Set）：用于最终的模型评估，其真实类别不公开，参赛者需要提交预测结果，然后由官方评估准确度。
4. 类别索引（Class Index）：一个文件，列出了1000个类别的名称和对应的ID，方便理解和分析结果。
5. 数据标注（Annotations）：包含了关于每个图像的详细信息，如边界框（Bounding Boxes）对于物体检测任务。
深度学习在ImageNet上的成功，尤其是AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet等模型，极大地推动了深度学习在计算机视觉领域的应用。通过ILSVRC数据集，研究人员可以测试和比较他们的创新模型，从而推动算法的进步。
总结来说，ILSVRC_2017.tar.gz是一个重要的资源，对于那些使用TensorFlow进行深度学习，尤其是图像分类研究的人员来说，它是必不可少的工具。这个压缩包提供了大量的图像数据，可以用来训练、验证和评估深度学习模型，促进模型在实际应用中的性能优化。
文件下载
资源详情
[{"title":"（ 34 个子文件 16.22MB ） ILSVRC_2017.tar.gz","children":[{"title":"ILSVRC","children":[{"title":"devkit","children":[{"title":"COPYING <span style='color:#111;'> 1.22KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"evaluation","children":[{"title":"VOCreadrecxml.m <span style='color:#111;'> 1.08KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"demo.val.pred.det.txt <span style='color:#111;'> 2.85MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"demo.val.pred.vid.txt <span style='color:#111;'> 12.07MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"make_hash.m <span style='color:#111;'> 128B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"VOCreadxml.m <span style='color:#111;'> 301B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"eval_clsloc.m <span style='color:#111;'> 4.69KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"eval_vid_tracking.m <span style='color:#111;'> 12.72KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"VOCap.m <span style='color:#111;'> 315B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"demo.val.track.vid.txt <span style='color:#111;'> 11.58MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"demo_eval_clsloc.m <span style='color:#111;'> 1.74KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"eval_detection.m <span style='color:#111;'> 8.60KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"demo_eval_vid.m <span style='color:#111;'> 2.09KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"get_class2node.m <span style='color:#111;'> 91B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"eval_vid_detection.m <span style='color:#111;'> 8.48KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"VOCxml2struct.m <span style='color:#111;'> 1.96KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"demo_eval_vid_track.m <span style='color:#111;'> 2.46KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"demo.val.pred.loc.txt <span style='color:#111;'> 4.32MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"demo_eval_det.m <span style='color:#111;'> 1.78KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"compute_overlap.m <span style='color:#111;'> 785B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":false},{"title":"data","children":[{"title":"ILSVRC2015_det_validation_ground_truth.mat <span style='color:#111;'> 620.30KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"meta_clsloc.mat <span style='color:#111;'> 81.33KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ILSVRC2015_det_validation_blacklist.txt <span style='color:#111;'> 6.30KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"map_det.txt <span style='color:#111;'> 4.37KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ILSVRC2015_clsloc_validation_ground_truth.mat <span style='color:#111;'> 1.11MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ILSVRC2015_clsloc_validation_ground_truth.txt <span style='color:#111;'> 190.09KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"map_vid.txt <span style='color:#111;'> 598B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ILSVRC2015_vid_validation_track_ground_truth.mat <span style='color:#111;'> 1.73MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ILSVRC2015_clsloc_validation_blacklist.txt <span style='color:#111;'> 9.98KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"map_clsloc.txt <span style='color:#111;'> 23.79KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"meta_det.mat <span style='color:#111;'> 10.11KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ILSVRC2015_vid_validation_ground_truth.mat <span style='color:#111;'> 2.12MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"meta_vid.mat <span style='color:#111;'> 1.65KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":false},{"title":"readme.txt <span style='color:#111;'> 33.76KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}],"spread":true}]
评论信息
其他资源
- 计算机控制系统 课件 李元春
- NxpOpenBus_Win32_x64.zip
- fibonacci数列的哈夫曼树和哈夫曼编码
- 基于PYTHON+OPENCV的SIFT SURF图像特征匹配.rar
- 哈夫曼编码python实现
- 水果配送系统
- 密码编码学与网络安全：原理与实践(第三版)
- SSM+Shiro+Redis+Activiti-OA 实例源码下载
- BadgeView.jar
- 信息论中各种熵的matlab实现
- 2014年山东科技大学大839电路真题（含答案）.pdf
- 023-新员工培训.ppt
- oldboy_training_nagios_soft.zip
- freefilesync 工具及源码
- 个人理财系统
- Fundamentals of Linux (2018)
- poi批量上传EXCEL文件
- 翼型气动数据
- Android-SDK最新版support-jar包
- labsql的压缩包，用于labview与mysql连接
- jsp增删改查用javaBean实现
- MSP430 IAR V6.1 V6.2 V6.3 V6.4 破解 注册机，带破解视频，亲测可用
- c# winfrom实现票据打印
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明