怎么在colab上- 从官方来源或任何有信誉的资源库下载UCM数据集。 - 对数据集进行预处理，将其分成训练集、验证集和测试集。请分别使用80-10-10的分割方式

以下是在 Google Colab 上下载和预处理 UCM 数据集的步骤：

1. 下载数据集并解压缩

首先，需要从官方网站下载 UCM 数据集并解压缩。可以使用以下代码将数据集下载到 Colab 中：

!wget http://weegee.vision.ucmerced.edu/datasets/UCMerced_LandUse.zip
!unzip UCMerced_LandUse.zip

2. 分割数据集

接下来，可以使用以下代码将数据集分割成训练集、验证集和测试集：

import os
import shutil
import random

# 定义分割比例
train_ratio = 0.8
val_ratio = 0.1
test_ratio = 0.1

# 定义数据集路径和类别名称
data_dir = 'UCMerced_LandUse/Images'
class_names = os.listdir(data_dir)

# 创建保存数据集的目录
os.makedirs('dataset/train')
os.makedirs('dataset/val')
os.makedirs('dataset/test')

# 遍历每个类别的图像
for class_name in class_names:
    class_dir = os.path.join(data_dir, class_name)
    file_names = os.listdir(class_dir)
    random.shuffle(file_names)  # 随机打乱顺序
    num_files = len(file_names)

    # 计算分割后每个子集的数量
    num_train = int(num_files * train_ratio)
    num_val = int(num_files * val_ratio)
    num_test = num_files - num_train - num_val

    # 将图像复制到对应的子集目录中
    for i, file_name in enumerate(file_names):
        src_path = os.path.join(class_dir, file_name)

        if i < num_train:
            dst_dir = 'dataset/train'
        elif i < num_train + num_val:
            dst_dir = 'dataset/val'
        else:
            dst_dir = 'dataset/test'

        dst_path = os.path.join(dst_dir, class_name, file_name)
        os.makedirs(os.path.dirname(dst_path), exist_ok=True)
        shutil.copy(src_path, dst_path)

这段代码将数据集分割成了 80% 的训练集、10% 的验证集和 10% 的测试集，并将其保存在 "dataset/train"、"dataset/val" 和 "dataset/test" 目录中。

3. 对数据集进行预处理

最后，需要对数据集进行预处理，例如缩放、裁剪和标准化。可以使用 PyTorch 内置的 transforms 模块来实现预处理。以下是一个示例代码：

import torch
from torchvision import transforms, datasets

# 定义数据预处理
data_transform = transforms.Compose([
        transforms.RandomResizedCrop(224),
        transforms.RandomHorizontalFlip(),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                             std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载数据集
train_dataset = datasets.ImageFolder('dataset/train', transform=data_transform)
val_dataset = datasets.ImageFolder('dataset/val', transform=data_transform)
test_dataset = datasets.ImageFolder('dataset/test', transform=data_transform)

# 创建 DataLoader
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

这段代码将数据集进行了随机裁剪、随机水平翻转、缩放和标准化等预处理。可以根据自己的需求进行修改。