【源码】基于Python的ImageNet2012数据预处理项目

项目简介

本项目致力于对ImageNet2012数据集的前100类图像数据进行预处理，并将其转换为TensorFlow记录格式，主要服务于图像分类任务，方便后续深度学习模型的训练。

项目的主要特性和功能

1. 数据下载：借助种子文件下载ILSVRC2012的图像数据。
2. 数据解压：对下载的图片数据进行解压操作。
3. 数据预处理：运用Python脚本开展数据清洗、图像格式转换、图像大小调整等预处理工作。
4. 创建TFRecord文件：把预处理后的数据转换为TensorFlow记录格式，便于深度学习模型训练。
5. 提供数据读取功能：提供读取TFRecord文件的函数，供训练模型时读取数据使用。

安装使用步骤

1. 复制或下载本项目代码。
2. 安装必要的依赖库，例如TensorFlow、OpenCV等。
3. 依据提供的种子文件下载ILSVRC2012的图像数据。
4. 解压下载的图片数据。
5. 运行Python脚本create_tfrecord.py，完成数据的预处理和TFRecord文件的创建。
6. 在训练深度学习模型时，使用read_tfrecord.py中的函数读取TFRecord文件作为模型输入。

注意事项

1. 确保已正确安装所有必要的依赖库。
2. 下载和解压图像数据时，保证有足够的磁盘空间。
3. 运行脚本时，根据实际情况修改配置文件中的参数，如路径、类别数量等。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】