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0.用来做什么
Omniglot Dataset数据集由于类别多（1623个类），每个类别包含的数据少（每类只有20个数据），所以区别于Lecun发布的MNIST数据集,Omniglot Dataset通常用于one-shot leanring(小样本学习)。
1.什么时候从哪来
Omniglot Dataset第一次使用在2015年纽约大学的一篇论文Human-level concept learning
through probabilistic
program induction中，该数据集是在亚马逊人工智能兼职众包平台
Amazon's Mechanical Turk上由20个人完成的，得到了语言学网站omniglot.com的支持。
2.包含什么内容
Omniglot Dataset翻译过来就是全语言文字数据集，包含各种语言的不同字母表，如日语的平假名Japanese_(hiragana)52个，日语的片假名(Japanese_(katakana)47个，韩语的元音21个和辅音19个共40个，最常见的拉丁字母abcd26个等。Omniglot Dataset共包含50个不同语言的字母表，每个字母表中包含不同的字符，共1623种字符，每个字符有20个不同的人书写。也就是说Omniglot Dataset数据集包含1623个类，每个类有20个训练数据。每个图像的大小是105x105像素。
3.如何下载使用
可以从Omniglot Datasetgithub仓库下载。下载仓库后分别提供了python和matlab的api，这里以python为例说,python下的文件目录为:
.
├── demo.py # 举例展示数据集的部分数据
├── images_background_small1.zip # images_background的一部分，用于`minimal`学习
├── images_background_small2.zip # mages_background的一部分，用于`minimal`学习
├── images_background.zip # 训练数据
├── images_evaluation.zip # 测试数据
├── strokes_background_small1.zip # 对应的笔画(x,y,t)
├── strokes_background_small2.zip # 对应的笔画(x,y,t)
├── strokes_background.zip # 对应的笔画(x,y,t)
└── strokes_evaluation.zip # 对应的笔画(x,y,t)
对上面的文件夹介绍，详见仓库README，Omniglot Dataset被划分成了训练数据和测试数据两部分，images_background.zip训练数据包含30种不同语言字母表，images_evaluation.zip测试数据包含20种不同语言字母表。images_background_small1.zip和images_background_small2.zip是训练数据images_background.zip中选出来的5种语言字母表，一个成年人差不多也是熟悉5种字母表，通过这种small的划分，当作训练数据更好的模拟人类的学习过程，即学会学习。
解压images_background.zip或images_evaluation.zip，其目录结构为
images_background\${哪种语言的字母表}\${哪个字母}\图片.png
strokes_background.zip文件包含的是对应字符书写的笔画顺序，strokes是笔画的意思。每个images_background.zip中的图片对应strokes_background.zip中的一个txt文本文件，每个文件中除START和BREAK外，其他行是笔尖的坐标和时间，格式为(X, Y, t),如
START
18.298419,-36.268473,0
19.13834,-36.268473,120
...
74.573123,-37.948315,2313
BREAK
68.693676,-36.268473,3240
...
BREAK
START即开始书写，BREAK即提起笔。
分享一段可视化指定字母表字母的代码：
import glob
from PIL import Image
def plot_image(alphabet):
image_path = f'../omniglot/*/{alphabet}/*/'
characters = glob.glob(image_path)
image_files = []
for character in characters:
img = glob.glob(f"{character}*.png")[0]
image_files.append(Image.open(img))
W, H = 40, 40
ROW, COL = 4, 13
target = Image.new("RGB", (W * COL, H *ROW))
for row in range(ROW):
for col in range(COL):
target.paste(image_files[COL*row+col], (0 + W*col, 0 + H*row))
target.save(f"{alphabet}_patchs.png", quality=80)
if __name__ == '__main__':
plot_image("Japanese_(hiragana)")
参考资料
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