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訓練集幾個文件夾
發布時間：2025-05-10 16:57:12A. 2023/9/5——linux下載/解壓ImageNet2012數據集
本文處理的是ILSVRC2012數據集。
下載訓練集（ILSVRC2012_img_train.tar）與驗證集（ILSVRC2012_img_val.tar）。
執行命令將訓練集解壓至train目錄，進入train目錄查看文件數量，確保成功解壓1281167張圖片。
對於驗證集，先進入根目錄，創建解壓文件夾，將驗證集圖像解壓至val目錄下。
驗證集解壓後直接存放於val目錄，需手動分類至1000個文件夾。
通過解壓ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz文件獲取驗證集圖像名及類別標簽映射。
在/home/data/imagenet目錄下編寫Python腳本「unzip.py」，用於自動分類驗證集圖像。
運行腳本後，訓練集與驗證集各自生成1000個文件夾。
訓練集與驗證集均成功組織為1000個文件夾，便於後續模型訓練與評估。
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1.全面充分的採集訓練素材：列如在角色訓練素材中，應該有各種角度、表情、光線等情況下的素材，這樣才能確保模型具有較好的泛化性。
5.過擬合&欠擬合處理：測試訓練好的模型觀察過擬合和欠擬合的問題，再進一步通過調整訓練素材和正則化等手段來優化。
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