cats_and_dogs/README.md

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license: Apache License 2.0
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  image-classification:
    size_scale:
      - 100-10k
tags:
  - classification
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## 数据集描述
### 数据集简介
本数据集是简单的猫狗二分类数据集，共2个类别，其中训练集包含275张带注释的图像，验证集包含70张带注释的图像。整个数据集共10.3MB，可用于快速模型验证、性能评估、小数据集训练等。

### 数据集支持的任务
可用于快速模型验证、性能评估、小数据集训练等。

## 数据集的格式和结构
### 数据格式
数据集包括训练集train和验证集val，train和val文件夹之下按文件夹进行分类，共有2个子文件夹，同类别标签的图片在同一个文件夹下，图片格式为JPG。同时包含与标注文件中label id相对应的类名文件classname.txt。

### 数据集加载方式
```python

from modelscope.msdatasets import MsDataset

from modelscope.utils.constant import DownloadMode



ms_train_dataset = MsDataset.load(

            'cats_and_dogs', namespace='tany0699',

            subset_name='default', split='train') # 加载训练集

print(next(iter(ms_train_dataset)))



ms_val_dataset = MsDataset.load(

            'cats_and_dogs', namespace='tany0699',

            subset_name='default', split='validation') # 加载验证集

print(next(iter(ms_val_dataset)))

```
### 数据分片
本数据集包含train和val数据集。
| 子数据集    |        train | val |     test |
|---------|-------------:|-----------:|---------:|
| default |  训练集 |  验证集  | / |

### Clone with HTTP
```bash

git clone https://www.modelscope.cn/datasets/tany0699/cats_and_dogs.git

```