ImageNet数据集下载、解压

本文处理对象为 ILSVRC2012 分类数据集。

一、下载：

首先进入ImageNet 官网：

ImageNet 官网链接

用学生邮箱注册并登录后才能免费下载，因此如果没有注册的话，需要首先用学生邮箱注册账户。

这里需要注意的是：

• 不翻墙的话会导致注册失败！！！

PS：可能有人因为想找迅雷下载链接而点进了这篇帖子，为了避免你们空手离开，我就贴一个下载链接吧，如果有用的话就麻烦点个赞和关注吧~
训练集迅雷种子文件：提取码：46aw
验证集百度云：提取码：7bt4
标签映射文件百度云：提取码：axte

下载以下3个文件即可：

ILSVRC2012_img_train.tar
ILSVRC2012_img_val.tar
ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz

二、解压：

假设3个文件所在目录为：

/home/data/imagenet

1.解压训练集：

执行命令：

cd /home/data/imagenet

进入该文件目录下。执行命令：

mkdir train && tar -xvf ILSVRC2012_img_train.tar -C train && for x in `ls train/*tar`; do fn=train/`basename $x .tar`; mkdir $fn; tar -xvf $x -C $fn; rm -f $fn.tar; done

将训练集解压到文件夹 train 目录下。执行命令：

cd train

进入 train 目录下。执行命令：

ls -lR|grep "^d"|wc -l

查看该目录下的文件夹数量，若解压成功，则返回1000。执行命令：

ls -lR|grep "^-"|wc -l

查看 train 目录下所有文件（图片）的数量，若解压成功，则返回1281167。

2.解压验证集：

执行命令：

cd /home/data/imagenet

进入3个文件所在的根目录。执行命令：

mkdir val

创建解压验证集的文件夹。执行命令：

tar xvf ILSVRC2012_img_val.tar -C ./val

将验证集图像解压到 val 目录下。此时 val 目录下是50000张图像，并没有被分类到1000个文件夹下。因此需要将验证集中的图像进行分类存放。
执行命令：

tar -xzf ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz

解压下载的第3个文件，该文件中记录着验证集中的图像名及其类别标签之间的映射关系。
在 '/home/data/imagenet' 目录下创建 Python 脚本，假设命名为“unzip.py”，其内容如下：

from scipy import io
import os
import shutil

def move_valimg(val_dir='./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()

运行该脚本后，验证集就处理成功了。