学习记录，自用。

1. 下载数据集

点击以下链接下载种子文件，然后使用迅雷进行下载，仅下载勾选的文件即可。

https://hyper.ai/datasets/4889/c107755f6de25ba43c190f37dd0168dbd1c0877e

2. 解压 

找到下载好的ILSVRC2012_img_train.tar 和 ILSVRC2012_img_val.tar

创建两个用于放训练集和测试集的文件夹⬇️

mkdir train
mkdir val

解压文件⬇️

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

ILSVRC2012_img_train.tar解压后为1000个tar压缩包，对应1000类别，需要再次解压，

解压脚本（先创建txt文件，粘贴下面代码，最后保存为.sh文件）⬇️

#!/bin/bash

# 遍历所有以.tar结尾的文件，进行解压
for x in *.tar
do
    # 获取文件名（不包括.tar后缀）
    filename=$(basename "$x" .tar)
    
    # 创建目录并解压文件
    mkdir "$filename"
    tar -xvf "$x" -C "$filename"
done

# 删除原来的tar文件
rm *.tar

执行脚本之后，就获得了1000个文件夹（每个文件夹对应一种类别）。

目前，已经把所有的 JPEG 图片搞了出来。

3.数据标签

对于训练集，同一类别的数据在同一文件夹下；

验证集没有标签，需要进行处理，下面的步骤都是对验证集标签的处理。

验证集的标签在 Development kit（ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz），

解压ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz⬇️

tar -xvf ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz

解压后得到ILSVRC2012_devkit_t12文件夹，在ILSVRC2012_devkit_t12\data\ILSVRC2012_validation_ground_truth.txt找到验证集对应的标签。

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='./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()

如果在运行脚本的时候报错，大概率是ILSVRC2012_img_val有非jpeg文件，将其移出即可；

我这里有两个其他文件，使用迅雷下载时产生的额外文件，我执行了一下命令将其移出。

mv .5d6d0df7ed81efd49ca99ea4737e0ae5e3a5f2e5.torrent ..
mv .5D6D0DF7ED81EFD49CA99EA4737E0AE5E3A5F2E5.js ..

如何还有其他报错，可以自行调试代码。

4.数据加载

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)