ModelScope我想制作一个用于视觉分类的数据集。该怎么制作呀？

可以找个参考的数据集，例如 mini ImageNet这个： https://modelscope.cn/datasets/tany0699/mini_imagenet100/files 照猫画虎 准备相应的文件-此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”

定义类别：首先，确定您的视觉分类任务中的类别。例如，如果您要构建一个猫狗分类器，您的类别可以是 "猫" 和 "狗"。

收集图像数据：收集与每个类别相关的图像数据。您可以从各种来源获取图像，例如开放数据集、互联网上的图像库、照片分享网站等。确保您有足够的图像样本来代表每个类别，并且图像质量良好。

数据清洗和预处理：对收集到的图像数据进行清洗和预处理。这包括移除低质量的图像、处理图像的大小和格式，并进行必要的图像增强操作（如裁剪、旋转、缩放等）以增加数据的多样性和鲁棒性。

数据标注：为每个图像分配正确的类别标签。确保每个图像都有正确的标签，以便在训练和评估过程中准确地进行分类。

数据集划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常，大部分数据用于训练模型，一部分用于验证模型的性能和调整超参数，最后一部分用于最终的模型评估。确保在划分数据集时保持类别分布的平衡。

数据格式化：将数据以适合您选择的深度学习框架的格式进行保存。常见的格式包括文件夹结构，其中每个类别的图像存储在单独的文件夹中，或使用特定的数据集格式（如TFRecord、HDF5等）。

可视化和探索数据：可视化和探索数据集，确保图像和标签的匹配性，并检查数据集中的类别分布是否均衡。这可以帮助您更好地理解数据集的特点，并可能指导后续的数据处理和模型训练过程。

可选：数据增强：根据需要，可以使用数据增强技术来扩充数据集。数据增强可以通过应用随机的变换和扭曲操作来增加数据的多样性，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。