ImageNet 数据集下载与处理（亲测 实用有效无坑版）

下载

通常下载方式有两种， 官网下载和第三方网站上传的资源下载。这里推荐第三方下载，因为官网可能会存在注册麻烦，网页卡顿的情况。
第三方下载方式如下：
里面包含几乎所有常用的ImageNet的数据集以及标注文件。
https://pan.baidu.com/s/1MEjNh6evha2hcdrQXjNv8w
提取码：yzza

处理

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。
分别将其解压到原文件夹（当然也可以自己新建文件夹）。

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 ）：（这里也可以用解压软件一键解压）

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

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了。
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 :

因此，我们首先解压 ILSVRC2012_devkit_t12压缩包（与验证集在同一个文件夹下），把我们需要的东西取出来：
之后，在ILSVRC2012_devkit_t12和ILSVRC2012_img_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='./ILSVRC2012_img_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()

然后就得到和训练集一样文件结构的验证集了。

有问题欢迎留言交流！

来源：伏城无嗔