CIFAR100数据集介绍及使用方法

一、CIFAR100概述
CIFAR100数据集有100个类。每个类有600张大小为32 × 32 32\times 3232×32的彩色图像，其中500张作为训练集，100张作为测试集。对于每一张图像，它有fine_labels和coarse_labels两个标签，分别代表图像的细粒度和粗粒度标签，对应下图中的classes和superclass。也就是说，CIFAR100数据集是层次的。

二、CIFAR100数据集文件及导入代码

下载好的CIFAR100数据集解压后，可以看到一共有四个文件，分别是：meta、train、test、file.txt~

导入的代码如下：

（若root根目录下没有cifar100数据集，会自动下载）

CIFAR_PATH = "自己的路径"
mean = [0.5070751592371323, 0.48654887331495095, 0.4409178433670343]
std = [0.2673342858792401, 0.2564384629170883, 0.27615047132568404]
num_workers= 2

def cifar100_dataset(args):
    transform_train = transforms.Compose([
        transforms.RandomCrop(32, padding=4),
        transforms.RandomHorizontalFlip(),
        transforms.RandomRotation(15),  # 数据增强
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean, std)
    ])
    transform_test = transforms.Compose(
        [transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean, std)])

    cifar100_training = torchvision.datasets.CIFAR100(root=CIFAR_PATH, train=True, download=True, transform=transform_train)
    trainloader = torch.utils.data.DataLoader(cifar100_training, batch_size=args.bs, shuffle=True, num_workers=num_workers)
        
    cifar100_testing = torchvision.datasets.CIFAR100(root=CIFAR_PATH, train=False, download=True, transform=transform_test)
    testloader = torch.utils.data.DataLoader(cifar100_testing, batch_size=100, shuffle=False, num_workers=num_workers)
    
    return trainloader,testloader

三、数据集文件的更多了解
上面的代码可以直接返回trainloader,testloader导入模型。不过我们想看看train文件中信息是如何存储的，这样有利于我们能够根据自己的想法处理数据集。

官网给出了CIFAR10的读取方法，但没有给CIFAR100的。下面的代码可读取，注意CIFAR100的文件编码是“latin1”，而不是“bytes”。

import pickle
def unpickle(file):
    with open(file, 'rb') as fo:
        dict = pickle.load(fo, encoding='latin1')
    return dict

我们获取到字典格式的信息，打印后发现字典中共有filenames、batch_label、fine_labels、coarse_labels和data这五个key。分别是图像名称、batch_label、细粒度标签、粗粒度标签、图像表示的信息。

trainobj = unpickle(train_filepath)
for item in trainobj:
    print(item)
'''
outputs:
	filenames
	batch_label
	fine_labels
	coarse_labels
	data
'''

知道了文件结构，我们处理起来就可以更自由，比如可以在训练集中去掉某些类来做异常检测等等。

需要补充的是，如果自行修改了数据集中的某个文件，在运行程序的时候，会重新下载并覆盖原有的数据集。这是因为程序对数据集进行了完整性校验，即判断文件的md5值是否和原始设定值相同。
部分源码截图如下：

 那如果想要使用自己基于CIFAR100修改后的数据集怎么办呢？
办法之一是可以对源码进行修改。比如删去源码部分对md5的判断，让程序以为我们的文件就是原始文件，这样就不会出现覆盖的操作（需要保证自己构造的数据正确性）。