miniImageNet数据集介绍

miniImageNet和omniglot数据集在元学习和小样本学习领域应用广泛，但是网络上鲜有对miniImageNet数据集的介绍，因此在这里我对这个数据集做了一个简要的介绍。

ImageNet简介

miniImageNet数据集节选自ImageNet数据集。ImageNet是一个非常有名的大型视觉数据集，它的建立旨在促进视觉识别研究。训练ImageNet数据集需要消耗大量的计算资源。ImageNet为超过1400万张图像进行了注释，而且给至少100万张图像提供了边框。

ImageNet包含2万多个类别，比如：“气球”、“轮胎”和“狗”等类别，ImageNet的每个类别均有不少于500张图像。

训练这么多图像需要消耗大量的资源，因此在2016年google DeepMind团队Oriol Vinyals等人在ImageNet的基础上提取出了miniImageNet数据集。

miniImageNet介绍

来源

DeepMind团队首次将miniImageNet数据集用于小样本学习研究，从此miniImageNet成为了元学习和小样本领域的基准数据集。

DeepMind的那篇小样本学习的论文就是大名鼎鼎的Matching Network的来源: Matching Networks for One Shot Learning 。

miniImageNet包含100类共60000张彩色图片，其中每类有600个样本，每张图片的规格为$84\times 84$。通常而言,这个数据集的训练集和测试集的类别划分为：$80:20$。相比于CIFAR10数据集，miniImageNet数据集更加复杂，但更适合进行原型设计和实验研究。

数据集架构

mini-imagenet一共有2.86GB，文件架构如下：

root/
\qquad |- images/
\qquad \qquad |- n0153282900000005.jpg
\qquad \qquad |- n0153282900000006.jpg
\qquad \qquad |- …
\qquad |- train.csv
\qquad |- test.csv
\qquad |- val.csv

数据集中图片示例：