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快速下载Imagenet数据集

article 2024/12/26 1:45:02

最近在搞视觉-语言大模型的优化和应用，在下载相关数据集时存在问题！！！
首先推荐一个网站HyperAI超神经

可以在这个网站上找多很多相关数据集下载，可以使用aria2c加速下载，基本上是5MB的速度，也可以直接下载或者使用磁力下载

可惜我想要下载的是ILSVRC2012没有找到单独下载的链接，在看到相关大佬的文章，发现可以直接在服务器上使用wget进行下载，也可以使用wget的并行化版本mwge下载（但是具体没有详细了解），以下是我搜索得到的

使用 `mwget` 工具可以实现多线程下载，从而提高下载速度。`mwget` 是 `wget` 的一个多线程版本，可以通过以下步骤安装和使用：
安装步骤：

     wget http://jaist.dl.sourceforge.net/project/kmphpfm/mwget/0.1/mwget_0.1.0.orig.tar.bz2
     yum install bzip2 gcc-c++ openssl-devel intltool -y
     bzip2 -d mwget_0.1.0.orig.tar.bz2
     tar -xvf mwget_0.1.0.orig.tar
     cd mwget_0.1.0.orig
     ./configure
     make
     make install

使用方法：

mwget URL

可以设置线程数，例如设置10个线程：

 mwget -n 10 URL

下面特别讲一下使用wget下载

一、数据集下载

训练集（ILSVRC2012_img_train.tar）：

wget https://image-net.org/data/ILSVRC/2012/ILSVRC2012_img_train.tar --no-check-certificate

验证集（ILSVRC2012_img_val.tar）：

wget https://image-net.org/data/ILSVRC/2012/ILSVRC2012_img_val.tar --no-check-certificate

标签映射文件（ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz）：

wget https://image-net.org/data/ILSVRC/2012/ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz --no-check-certificate

二、解压

训练集

cd /home/data/imagenet

执行命令，将训练集解压到文件夹 train 目录下：

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

执行命令，进入 train 目录下：

cd train

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

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

验证集

执行命令，进入3个文件所在的根目录：

cd /home/data/imagenet

执行命令，创建解压验证集的文件夹：

mkdir val

执行命令，将验证集图像解压到 val 目录下：

tar -xvf ILSVRC2012_img_val.tar -C ./val

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，解压ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz这个文件：

tar -xzf ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz

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()

运行脚本：