最近在看小样本方面的论文，发现这个mini_imagenet这个数据集比较常用，但是却不好找，找了半天也没有找到，最后在找到了这样的答案：
小样本学习（Few shot learning）标准数据集（miniImageNet、tieredImageNet、Fewshot-CIFAR100）下载地址
顺着这个线索我又找到了一个miniImageNet数据集生成的工具：
https://gitee.com/devilmaycry812839668/mini-imagenet-tools
读了读这个代码，感觉虽然代码质量一般但是可以使用，为了节省时间也就使用这个代码好了。
个人使用的数据生成命令：
python mini_imagenet_generator.py --tar_dir ~/ILSVRC2012/ILSVRC2012_img_train.tar
更多命令参考项目页面。
通过这个代码才知道原来 miniImageNet的数据集是在ImageNet数据集的基础上进行划分的，换句话说miniImageNet数据集是ImageNet数据集的子集。如果自己想要从头获得这个miniImageNet数据集需要先下载ImageNet数据集，ImageNet数据集的下载方式前文已介绍。
miniImageNet数据集是在ImageNet数据集（ILSVRC2012_img_train.tar）基础上提取出100个类：
['n02110341', 'n01930112', 'n04509417', 'n04067472', 'n04515003', 'n02120079', 'n03924679', 'n02687172', 'n03075370', 'n07747607', 'n09246464', 'n02457408', 'n04418357', 'n03535780', 'n04435653', 'n03207743', 'n04251144', 'n03062245', 'n02174001', 'n07613480', 'n03998194', 'n02074367', 'n04146614', 'n04243546', 'n03854065', 'n03838899', 'n02871525', 'n03544143', 'n02108089', 'n13133613', 'n03676483', 'n03337140', 'n03272010', 'n01770081', 'n09256479', 'n02091244', 'n02116738', 'n04275548', 'n03773504', 'n02606052', 'n03146219', 'n04149813', 'n07697537', 'n02823428', 'n02089867', 'n03017168', 'n01704323', 'n01532829', 'n03047690', 'n03775546', 'n01843383', 'n02971356', 'n13054560', 'n02108551', 'n02101006', 'n03417042', 'n04612504', 'n01558993', 'n04522168', 'n02795169', 'n06794110', 'n01855672', 'n04258138', 'n02110063', 'n07584110', 'n02091831', 'n03584254', 'n03888605', 'n02113712', 'n03980874', 'n02219486', 'n02138441', 'n02165456', 'n02108915', 'n03770439', 'n01981276', 'n03220513', 'n02099601', 'n02747177', 'n01749939', 'n03476684', 'n02105505', 'n02950826', 'n04389033', 'n03347037', 'n02966193', 'n03127925', 'n03400231', 'n04296562', 'n03527444', 'n04443257', 'n02443484', 'n02114548', 'n04604644', 'n01910747', 'n04596742', 'n02111277', 'n03908618', 'n02129165', 'n02981792']
然后再对这100个类中的数据进行划分，分别划分为train、 test、 val 部分：
现在比较常用的两种划分：https://gitee.com/devilmaycry812839668/mini-imagenet-tools/tree/main/mini_imagenet_split
该工具默认使用 Ravi 的划分。
train划分为64个类，
test 划分为20个类：
val 划分为16个类：
默认 miniImageNet数据集是对ImageNet数据集中的图片进行了84x84的resize操作的。
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运行 mini_imagenet_generator.py 文件后文件夹内容如下：
其中 imagenet mini_imagenet 均为中间过程文件夹， processed_images 为最终数据集文件夹。
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gitee 下载地址：
https://gitee.com/devilmaycry812839668/mini-imagenet-tools
github 下载地址：
https://github.com/yaoyao-liu/mini-imagenet-tools
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