CUB数据集怎么划分

### 划分CUB鸟类图像数据集的方法

对于加州理工学院鸟类数据集（Caltech-UCSD Birds-200-2011 Dataset），该数据集中共有200种类别的鸟类，训练集包含8232张图片，而验证集则有3556张图片[^2]。为了确保模型的有效性和泛化能力，在准备阶段合理地划分数据至关重要。

#### 数据集划分原则

合理的分割方式应遵循以下几点：

- **随机分配**：保证每一张图片被独立且均匀地分布到不同的子集合中；
- **类别平衡**：尽可能使各类别样本数量在各个子集中保持一致的比例；
- **互斥性**：同一张图片不会出现在多个子集中；

#### 实际操作方法

一种常见的做法是按照一定比例来拆分原始数据集为训练集、验证集和测试集三个部分。通常情况下，可以选择大约70%-80%的数据作为训练集用于构建模型参数，剩下的20%-30%进一步划分为验证集与测试集各占一半左右。具体实现可以通过编程语言中的库函数完成，比如Python下的`sklearn.model_selection.train_test_split()`函数可以帮助快速实现这一目标。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设images代表所有图片路径列表，labels表示对应的标签列表
train_images, temp_images, train_labels, temp_labels = train_test_split(
    images, labels, test_size=0.3, stratify=labels)

val_images, test_images, val_labels, test_labels = train_test_split(
    temp_images, temp_labels, test_size=0.5, stratify=temp_labels)

上述代码片段展示了如何使用Scikit-Learn库来进行数据集的划分工作，其中`stratify`参数确保了即使是在较小规模的数据集上也能维持类别间的均衡分布。