coco_root_path=r"D:\data\dataset\coco"mycocoDataset = CoCo_DataSet(coco_root_path,data_transform["train"]) dataloader = torch.utils.data.DataLoader(mycocoDataset, batch_size=2, shuffle=True,collate_fn=mycocoDataset.collate_fn)# dataloader = torch.utils.data.DataLoader(mycocoDataset, batch_s...
pytorch 制作coco数据集 文章目录 0 输入数据 1 余弦相似度(Cosine Similarity) 2 torch.cosine_similarity 3 问题 4 分析与解决 4.1 答案 5 另外的实现方法 0 输入数据 AI检测代码解析 import torch # 设置随机数种子,以保证结果可重现 torch.manual_seed(0) a = torch.randn(4, 3) 1. 2. 3. 4. AI...
getAnnIds,getCatIds,getImgIds顾名思义,coco里面的函数不是瞎起名字的,就是获得box信息的id,获得类别信息的id,获得照片的id,这是为了方便下一步的操作。 AI检测代码解析 from pycocotools.coco import COCO coco = COCO('./test/annotations.json') ids1 = coco.getAnnIds() print(ids1) ids2 = coco...
第二个常用的数据集是Microsoft COCO。COCO一共有80个类别,虽然有很详细的像素级别的标注,但是官方没有专门对语义分割的评测。这个数据集主要用于实例级别的分割以及图片描述。所以COCO数据集往往被当成是额外的训练数据集用于模型的训练。 第三个数据集是辅助驾驶(自动驾驶)环境的Cityscapes,使用比较常见的19个类别用于...
pytorch coco 目标检测 DataLoader实现 pytorch实现目标检测目标检测算法首先要实现数据的读入,即实现Dataset和DataLoader两个类。 借助pycocotools实现了CoCo2017用于目标检测数据的读取,并使用cv2显示。 分析 使用cv2显示读入数据,或者要送入到网络的数据应该有三个部分 ...
Image DataBase 简称IMDB,指的是存储在文件中的数据信息。 文件格式可以多种多样。比如xml, yaml,json, sql. VOC是xml格式的,COCO是JSON格式的。 构造IMDB的过程,就是解析这些文件,并建立数据索引的过程。 一般会被解析为Python列表, 以方便后续迭代读取。
COCO_INSTANCE_CATEGORY_NAMES = [ '__background__', 'person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane', 'bus', 'train', 'truck', 'boat', 'traffic light', 'fire hydrant', 'N/A', 'stop sign', 'parking meter', 'bench', 'bird', 'cat', 'dog', 'horse', 'sheep', 'cow...
COCO数据集中的图像都是带有丰富上下文的自然场景,这对于目标检测和分割任务来说是非常重要的。COCO数据集的挑战性在于其包含很多遮挡、尺度变化和小目标等难点,因此对于评估目标检测算法的泛化能力和性能具有重要意义。 PASCAL VOC数据集PASCAL VOC(Visual Object Classes Challenge)是斯坦福大学推出的一一个经典的目标...
COCO(用于图像标注和目标检测)(Captioning and Detection) LSUN Classification ImageFolder Imagenet-12 CIFAR10 and CIFAR100 STL10 数据生成函数: class torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,download=True, transform=transform) 参数说明: ...
torchvision.datasets.CocoCaptions(root='dir where images are',annFile='json annotation file',[transform,target_transform]) torchvision.datasets.CocoDetection(root='dir where images are',annFile='json annotation file',[transform,target_transform]) torchvision.datasets.LUSN(db_path,classes='train',[tr...