one-shot 的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集——Omniglot

標(biāo)簽：

Python

数据集简介

Omniglot 一般会被戏称为 MNIST 的转置，大家可以想想为什么？下面对 Omniglot 数据集进行简要介绍：

Omniglot 数据集包含来自 $50$ 个不同字母的 $1623$ 个不同手写字符。每一个字符都是由 $20$ 个不同的人通过亚马逊的 Mechanical Turk 在线绘制的。

每个图像都与笔画数据配对, 坐标序列为 $[x, y, t]$ , 且时间 $(t)$ 以毫秒为单位。笔画数据仅在 matlab/ 文件中可用。

数据集的引用: Lake, B. M., Salakhutdinov, R., and Tenenbaum, J. B. (2015). Human-level concept learning through probabilistic program induction. Science, 350(6266), 1332-1338.

Omniglot 数据集总共包含 $50$ 个字母。我们通常将这些分成一组包含 $30$ 个字母的背景（background）集和一组包含 $20$ 个字母的评估（evaluation）集。

更具挑战性的表示学习任务是使用较小的背景集 “background small 1” 和 “background small 2”。每一个都只包含 $5$ 个字母, 更类似于一个成年人在学习一般的字符时可能遇到的经验。

为了更加直观的感受 Omniglot 的组成，我借助 brendenlake/omniglot 的源码，对该数据集进行了剖析，并以 .ipynb 的文件格式进行展示。数据集具体形式可见 omniglot/python 。查看 数据使用说明 无需解压便可直接获取数据集的相关信息。如果你更喜欢命令行的形式，可以查看 dataloader。

更进一步，如果你想要使用 Modified Hausdorff 距离测试 one-shot 在原论文的效果如何，你可以查看 one-shot-classification。

更甚者，如果你仅仅是想要在线查看该数据集，而不想将其下载下来。你可以在 https://mybinder.org/上在线对该数据集进行一些你想要的操作，包括跑程序。具体的做法是：

点击 Omniglot 进入在线编辑模式；
数据集见 omniglot/ 目录；数据使用说明.ipynb 文件可以用来操作 Omniglot 数据集；
测试 one-shot 的数据集见 omniglot/python/one-shot-classification 目录。文件 test_demo.ipynb 可以做一些测试工作。

为了保证，在线正常运行，你需要在第一次运行前加载必要的模块：