STL-10 dataset

STL-10数据集是一个用于开发无监督特征学习、深度学习和自学学习算法的图像识别数据集。它是受CIFAR-10数据集启发而进行了一些修改而得来的。STL-10数据集中，每个类别的标记训练示例比CIFAR-10少，但提供了一组非常大的未标记示例，用于在监督训练之前学习图像模型。主要的挑战是利用未标记数据（来自与标记数据相似但不同的分布）来构建有用的先验。该数据集的分辨率为96x96像素，使其成为开发更具可伸缩性的无监督学习方法的具有挑战性的基准。

STL-10数据集包含10个类别：飞机、鸟、汽车、猫、鹿、狗、马、猴子、船和卡车。每个类别有500个标记的训练图像（10个预定义的折叠），每个类别有800个测试图像。此外，该数据集还提供了10万个未标记图像，用于无监督学习。这些未标记图像来自一组与标记图像相似但更广泛的图像分布，其中还包括其他类型的动物（如熊、兔子等）和车辆（如火车、公共汽车等）。这些图像是通过从ImageNet上的标记示例中提取得到的。

总之，STL-10数据集是一个用于开发图像识别算法的数据集，旨在通过利用未标记数据来构建有用的先验信息，并且具有比较高的分辨率和挑战性。

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""" Author: Huasong Zhong Licensed under the CC BY-NC 4.0 license (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) """ import os class MyPath(object): @staticmethod def db_root_dir(database=''): db_names = {'cifar-10', 'stl-10', 'cifar-20', 'imagenet', 'imagenet_50', 'imagenet_100', 'imagenet_200', 'tiny_imagenet'} assert(database in db_names) if database == 'cifar-10': return 'gruntdata/dataset' elif database == 'cifar-20': return 'gruntdata/dataset' elif database == 'stl-10': return 'gruntdata/dataset' elif database == 'tiny_imagenet': return 'gruntdata/dataset' elif database in ['imagenet', 'imagenet_50', 'imagenet_100', 'imagenet_200']: return 'path/to/imagenet/' else: raise NotImplementedError

这段代码定义了一个`MyPath`类，其中包含一个静态方法`db_root_dir`。该方法用于返回指定数据库的根目录路径。

在方法内部，使用一个包含不同数据库名称的集合`db_names`来验证传入的`database`参数是否是支持的数据库之一。如果不是支持的数据库，则会引发`NotImplementedError`异常。

对于支持的数据库，根据其名称返回相应的根目录路径。例如，如果`database`参数是`cifar-10`，则返回`gruntdata/dataset`作为根目录路径。

对于`imagenet`相关的数据库，返回`path/to/imagenet/`作为根目录路径。请注意，这里只是示例路径，实际使用时需要根据实际情况进行修改。

这段代码主要用于获取不同数据库的根目录路径，以便在后续的代码中使用这些路径加载数据集或进行其他操作。

# general seed: 42 workers: 8 dataset_dir: "./datasets" # train options batch_size: 64 image_size: 224 start_epoch: 1000 epochs: 1000 dataset: "CIFAR-10" # CIFAR-10 / CIFAR-100 / STL-10 / ImageNet-10 / ImageNet-dogs / tiny-ImageNet # model options resnet: "ResNet34" # ResNet18 / ResNet34 / ResNet50 feature_dim: 128 model_path: "save/CIFAR-10" reload: False # loss options learning_rate: 0.0003 weight_decay: 0. instance_temperature: 0.5 cluster_temperature: 1.0

这是一些训练选项和模型参数的配置信息。以下是每个配置的解释：

- `seed`: 随机种子，用于可重复性。
- `workers`: 数据加载时使用的线程数。
- `dataset_dir`: 数据集的目录路径。
- `batch_size`: 每个批次中的样本数量。
- `image_size`: 图像的尺寸，通常用于预处理或调整输入图像的大小。
- `start_epoch`: 训练开始的起始轮数。
- `epochs`: 总训练轮数。
- `dataset`: 使用的数据集名称，可以是 CIFAR-10、CIFAR-100、STL-10、ImageNet-10、ImageNet-dogs 或 tiny-ImageNet。
- `resnet`: 使用的 ResNet 模型类型，可以是 ResNet18、ResNet34 或 ResNet50。
- `feature_dim`: 特征维度，用于定义模型中嵌入特征的长度。
- `model_path`: 模型保存的路径。
- `reload`: 是否重新加载之前保存的模型。
- `learning_rate`: 学习率，用于优化器的学习率设置。
- `weight_decay`: 权重衰减（L2 正则化）的强度。
- `instance_temperature`: 实例损失函数中的温度参数。
- `cluster_temperature`: 聚类损失函数中的温度参数。

以上是配置文件中的一些常见选项和参数，您可以根据自己的需求进行修改和调整。这些配置将在训练过程中使用，以定义模型、数据集和优化器等的设置。