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Fashion-MNIST

GitHub stars Gitter Readme-EN Readme-JA License: MIT Year-In-Review

目录

Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。 它是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。Fashion-MNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训练测试数据划分，28x28的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能，且不需要改动任何的代码。

这个数据集的样子大致如下（每个类别占三行）：

为什么要做这个数据集？

经典的MNIST数据集包含了大量的手写数字。十几年来，来自机器学习、机器视觉、人工智能、深度学习领域的研究员们把这个数据集作为衡量算法的基准之一。你会在很多的会议，期刊的论文中发现这个数据集的身影。实际上，MNIST数据集已经成为算法作者的必测的数据集之一。有人曾调侃道："如果一个算法在MNIST不work, 那么它就根本没法用；而如果它在MNIST上work, 它在其他数据上也可能不work！"

Fashion-MNIST的目的是要成为MNIST数据集的一个直接替代品。作为算法作者，你不需要修改任何的代码，就可以直接使用这个数据集。Fashion-MNIST的图片大小，训练、测试样本数及类别数与经典MNIST完全相同。

写给专业的机器学习研究者

我们是认真的。取代MNIST数据集的原因由如下几个：

获取数据

很多的机器学习库已经内置了Fashion-MNIST数据或接口，方便你直接使用。

你可以使用以下链接下载这个数据集。Fashion-MNIST的数据集的存储方式和命名与经典MNIST数据集完全一致。

名称 描述 样本数量 文件大小 链接 MD5校验和
train-images-idx3-ubyte.gz 训练集的图像 60,000 26 MBytes 下载 8d4fb7e6c68d591d4c3dfef9ec88bf0d
train-labels-idx1-ubyte.gz 训练集的类别标签 60,000 29 KBytes 下载 25c81989df183df01b3e8a0aad5dffbe
t10k-images-idx3-ubyte.gz 测试集的图像 10,000 4.3 MBytes 下载 bef4ecab320f06d8554ea6380940ec79
t10k-labels-idx1-ubyte.gz 测试集的类别标签 10,000 5.1 KBytes 下载 bb300cfdad3c16e7a12a480ee83cd310

或者，你可以直接克隆这个代码库。数据集就放在data/fashion下。这个代码库还包含了一些用于评测和可视化的脚本。

git clone [email protected]:zalandoresearch/fashion-mnist.git

类别标注

每个训练和测试样本都按照以下类别进行了标注：

标注编号 描述
0 T-shirt/top（T恤）
1 Trouser（裤子）
2 Pullover（套衫）
3 Dress（裙子）
4 Coat（外套）
5 Sandal（凉鞋）
6 Shirt（汗衫）
7 Sneaker（运动鞋）
8 Bag（包）
9 Ankle boot（踝靴）

如何载入数据？

使用Python (需要安装numpy)

  • 你可以直接使用utils/mnist_reader：
import mnist_reader
X_train, y_train = mnist_reader.load_mnist('data/fashion', kind='train')
X_test, y_test = mnist_reader.load_mnist('data/fashion', kind='t10k')

使用Tensorflow

请确保你已经下载了我们的数据集并把它放到了data/fashion下。不然， Tensorflow会自动下载并使用原始的MNIST。

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
data = input_data.read_data_sets('data/fashion')

data.train.next_batch(BATCH_SIZE)

注意，Tensorflow (master ver.) 支持向read_data_sets函数传入MNIST数据集的地址。你可以使用：

data = input_data.read_data_sets('data/fashion', source_url='http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/')

Tensorflow的官网也提供了一份使用高级APItf.keras训练Fashion-MNIST的详细教程，你可以在这里查看它。

使用其它机器学习库

截止今日，以下软件库中已内置了对Fashion-MNIST的支持。你只需要按照他们的文档载入Fashion-MNIST即可使用此数据集。

欢迎你同我们一起，为各个机器学习库增加对Fashion-MNIST的支持。

使用其它的语言

作为机器学习领域里最常使用的数据集，人们用各种语言为MNIST开发了很多载入工具。有一些方法需要先解压数据文件。注意，我们并没有测试过所有的载入方法。

基准测试

我们使用scikit-learn做了一套自动评测系统。它涵盖了除深度学习之外的129种经典机器学习模型（包含不同的参数）。你可以在这里以互动的方式查看结果。

你可以运行benchmark/runner.py对结果进行重现。而我们更推荐的方法是使用Dockerfile打包部署后以Container的方式运行。

我们欢迎你提交自己的模型评测。请使用Github新建一个Issue。不妨先看看如何贡献。如果你提交自己的模型，请先确保这个模型没有在这个列表中被测试过。

下面这个表格总结了提交的一些测试结果。注意，我们并没有对这些结果的准确性进行验证。你可以通过提交者附带的代码尝试对结果进行重现。当然，测试准确率最终取决于Epoch的多少，Batch的大小等因素。如果你发现了下表中的不妥，欢迎提交新的Issue。

算法 预处理 Fashion测试集准确率 经典MNIST测试集准确率 提交者 代码
2 Conv+pooling None 0.876 - Kashif Rasul 🔗
2 Conv+pooling None 0.916 - Tensorflow's doc 🔗
2 Conv+pooling+ELU activation (PyTorch) None 0.903 - @AbhirajHinge 🔗
2 Conv Normalization, random horizontal flip, random vertical flip, random translation, random rotation. 0.919 0.971 Kyriakos Efthymiadis 🔗
2 Conv <100K parameters None 0.925 0.992 @hardmaru 🔗
2 Conv ~113K parameters Normalization 0.922 0.993 Abel G. 🔗
2 Conv+3 FC ~1.8M parameters Normalization 0.932 0.994 @Xfan1025 🔗
2 Conv+3 FC ~500K parameters Augmentation, batch normalization 0.934 0.994 @cmasch 🔗
2 Conv+pooling+BN None 0.934 - @khanguyen1207 🔗
2 Conv+2 FC Random Horizontal Flips 0.939 - @ashmeet13 🔗
3 Conv+2 FC None 0.907 - @Cenk Bircanoğlu 🔗
3 Conv+pooling+BN None 0.903 0.994 @meghanabhange 🔗
3 Conv+pooling+2 FC+dropout None 0.926 - @Umberto Griffo 🔗
3 Conv+BN+pooling None 0.921 0.992 @GunjanChhablani 🔗
5 Conv+BN+pooling None 0.931 - @Noumanmufc1 🔗
CNN with optional shortcuts, dense-like connectivity standardization+augmentation+random erasing 0.947 - @kennivich 🔗
GRU+SVM None 0.888 0.965 @AFAgarap 🔗
GRU+SVM with dropout None 0.897 0.988 @AFAgarap 🔗
WRN40-4 8.9M params standard preprocessing (mean/std subtraction/division) and augmentation (random crops/horizontal flips) 0.967 - @ajbrock 🔗 🔗
DenseNet-BC 768K params standard preprocessing (mean/std subtraction/division) and augmentation (random crops/horizontal flips) 0.954 - @ajbrock 🔗 🔗
MobileNet augmentation (horizontal flips) 0.950 - @苏剑林 🔗
ResNet18 Normalization, random horizontal flip, random vertical flip, random translation, random rotation. 0.949 0.979 Kyriakos Efthymiadis 🔗
GoogleNet with cross-entropy loss None 0.937 - @Cenk Bircanoğlu 🔗
AlexNet with Triplet loss None 0.899 - @Cenk Bircanoğlu 🔗
SqueezeNet with cyclical learning rate 200 epochs None 0.900 - @snakers4 🔗
Dual path network with wide resnet 28-10 standard preprocessing (mean/std subtraction/division) and augmentation (random crops/horizontal flips) 0.957 - @Queequeg 🔗
MLP 256-128-100 None 0.8833 - @heitorrapela 🔗
VGG16 26M parameters None 0.935 - @QuantumLiu 🔗 🔗
WRN-28-10 standard preprocessing (mean/std subtraction/division) and augmentation (random crops/horizontal flips) 0.959 - @zhunzhong07 🔗
WRN-28-10 + Random Erasing standard preprocessing (mean/std subtraction/division) and augmentation (random crops/horizontal flips) 0.963 - @zhunzhong07 🔗
Human Performance Crowd-sourced evaluation of human (with no fashion expertise) performance. 1000 randomly sampled test images, 3 labels per image, majority labelling. 0.835 - Leo -
Capsule Network 8M parameters Normalization and shift at most 2 pixel and horizontal flip 0.936 - @XifengGuo 🔗
HOG+SVM HOG 0.926 - @subalde 🔗
XgBoost scaling the pixel values to mean=0.0 and var=1.0 0.898 0.958 @anktplwl91 🔗
DENSER - 0.953 0.997 @fillassuncao 🔗 🔗
Dyra-Net Rescale to unit interval 0.906 - @Dirk Schäfer 🔗 🔗
Google AutoML 24 compute hours (higher quality) 0.939 - @Sebastian Heinz 🔗

更多在Fashion-MNIST上的探索和尝试

Fashion-MNIST: 年度总结

在Google Scholar中查看引用Fashion-MNIST的论文

生成对抗网络 (GANs)

聚类

视频教程

Machine Learning Meets Fashion by Yufeng G @ Google Cloud

Machine Learning Meets Fashion

Introduction to Kaggle Kernels by Yufeng G @ Google Cloud

Introduction to Kaggle Kernels

动手学深度学习 by Mu Li @ Amazon AI

MXNet/Gluon中文频道

Apache MXNet으로 배워보는 딥러닝(Deep Learning) - 김무현 (AWS 솔루션즈아키텍트)

Apache MXNet으로 배워보는 딥러닝(Deep Learning)

数据可视化

t-SNE在Fashion-MNIST(左侧)和经典MNIST上的可视化(右侧)

PCA在Fashion-MNIST(左侧)和经典MNIST上的可视化(右侧)

UMAP在Fashion-MNIST(左侧)和经典MNIST上的可视化(右侧)

参与贡献

我们热烈欢迎您参与贡献这个项目。请先阅读这里！ 并查看有什么open issues可以帮助解决。

联系

若要讨论这个数据集上的应用和评测，请使用这个聊天室Gitter

在论文中引用Fashion-MNIST

如果你在你的研究工作中使用了这个数据集，欢迎你引用这篇论文：

Fashion-MNIST: a Novel Image Dataset for Benchmarking Machine Learning Algorithms. Han Xiao, Kashif Rasul, Roland Vollgraf. arXiv:1708.07747

亦可使用Biblatex:

@online{xiao2017/online,
  author       = {Han Xiao and Kashif Rasul and Roland Vollgraf},
  title        = {Fashion-MNIST: a Novel Image Dataset for Benchmarking Machine Learning Algorithms},
  date         = {2017-08-28},
  year         = {2017},
  eprintclass  = {cs.LG},
  eprinttype   = {arXiv},
  eprint       = {cs.LG/1708.07747},
}

有谁引用了Fashion-MNIST?

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The MIT License (MIT) Copyright © [2017] Zalando SE, https://tech.zalando.com

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