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title: imagenet_val
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/datasets/tany0699/imagenet_val"
md_url: "https://www.modelscope.cn/datasets/tany0699/imagenet_val.md"
repository: tany0699/imagenet_val
chinese_name: "ImageNet1K验证集"
last_updated: 2022-12-02
license: "Apache License 2.0"
storage_size: "2.7 MB"
domain:
  - image
tasks:
  - image-classification
size_scale:
  - 10k-1m
downloads: 3636
stars: 9
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# imagenet_val

> imagenet_val - tany0699 在 ModelScope 开源的数据集。数据集包含14,197,122个带注释的图像，共1000个类别。自2010年以来，作为图像分类的基准数据集，该数据集被用于ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC)。本数据集是ImageNet数据集中验证数据集，包含50000个带注释的图像。

tany0699/imagenet_val 是 ModelScope 魔搭社区上的image-classification数据集，涉及 image 领域，存储大小 2.7 MB，采用 Apache License 2.0 许可。

- **Repository**: tany0699/imagenet_val
- **License**: Apache License 2.0
- **Tasks**: image-classification
- **Domain**: image
- **Storage size**: 2.7 MB
- **Downloads**: 3636
- **Stars**: 9
- **Last updated**: 2022-12-02

Source: https://www.modelscope.cn/datasets/tany0699/imagenet_val

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## 数据集描述
### 数据集简介
[ImageNet](https://ieeexplore.ieee.org/document/5206848)数据集包含14,197,122个带注释的图像，共1000个类别。自2010年以来，作为图像分类的基准数据集，该数据集被用于ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC)。本数据集是ImageNet数据集中验证数据集，包含50000个带注释的图像。
可用于模型的ImageNet分类性能的评估，或者某些分类模型的训练。

### 数据集支持的任务
分类模型的ImageNet分类性能评估、分类模型的训练。

## 数据集的格式和结构
### 数据格式
按文件夹进行分类，共有1000个子文件夹，同类别标签的图片在同一个文件夹下，图片格式为JPEG。

### 数据集加载方式
```python
from modelscope.msdatasets import MsDataset
from modelscope.utils.constant import DownloadMode
ms_ds_valid = MsDataset.load(
            'imagenet_val', namespace='tany0699', subset_name='default', split='validation', download_mode=DownloadMode.REUSE_DATASET_IF_EXISTS)
print(next(iter(ms_ds_valid)))
```

### 数据分片
本数据集无train和test数据，只有val验证数据集。
| 子数据集    |        train | val |     test |
|---------|-------------:|-----------:|---------:|
| default |  / |  验证集  | / |


## 数据集生成的相关信息
### 原始数据
ImageNet验证集(6.4G)：https://image-net.org/challenges/LSVRC/index.php

### Clone with HTTP
```bash
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/tany0699/imagenet_val.git
```