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Commit e2bb9b46 authored by chenzk's avatar chenzk
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View file @ e2bb9b46
...@@ -78,9 +78,7 @@ pip install -r requirements.txt ...@@ -78,9 +78,7 @@ pip install -r requirements.txt
### ImageNet ### ImageNet
在本项目中可以使用ImageNet数据集。ImageNet数据集官方下载地址：https://image-net.org。 在本项目中可以使用ImageNet数据集。ImageNet数据集官方下载地址：https://image-net.org，下载其中的ILSVRC2012_img_train.tar和ILSVRC2012_img_val.tar，并按照以下方式解包
也可于SCNet快速下载[imagenet-2012](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/imagenet-2012)，下载其中的ILSVRC2012_img_train.tar和ILSVRC2012_img_val.tar，并按照以下方式解包
```bash ```bash
cd mmpretrain-mmcv/data/imagenet cd mmpretrain-mmcv/data/imagenet
...@@ -114,7 +112,7 @@ data ...@@ -114,7 +112,7 @@ data
### Tiny-ImageNet-200 ### Tiny-ImageNet-200
由于ImageNet完整数据集较大，可以使用[tiny-imagenet-200](http://cs231n.stanford.edu/tiny-imagenet-200.zip)进行测试，可于SCNet快速下载[tiny-imagenet-200-scnet](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/tiny-imagenet-200) ，此时需要对配置脚本进行一些修改，可参照mmpretrain-mmcv子仓库进行配置，其中提供了使用Tiny-ImageNet-200进行训练的若干配置脚本。 由于ImageNet完整数据集较大，可以使用[tiny-imagenet-200](http://cs231n.stanford.edu/tiny-imagenet-200.zip)进行测试，此时需要对配置脚本进行一些修改，可参照mmpretrain-mmcv子仓库进行配置，其中提供了使用Tiny-ImageNet-200进行训练的若干配置脚本。
将训练数据集解压后放置于mmpretrain-mmcv/data/，对于Tiny-ImageNet，目录结构如下： 将训练数据集解压后放置于mmpretrain-mmcv/data/，对于Tiny-ImageNet，目录结构如下：
......
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