@staticmethod def collate_fn4(batch): """同样在create_dataloader中生成dataloader时调用: 这里是yolo-v5作者实验性的一个代码 quad-collate function 当train.py的opt参数quad=True 则调用collate_fn4代替collate_fn 作用: 如之前用collate_fn可以返回图片[16, 3, 640, 640] 经过collate_fn4则返回图片[4, ...
load_image将图片从文件中加载出来,并resize到相应的尺寸(最长边等于我们需要的尺寸,最短边等比例缩放); letterbox将之前resize后的图片再pad到我们所需要的放到dataloader中(collate_fn函数)的尺寸(矩形训练要求同一个 batch中的图片的尺寸必须保持一致); 将label从相对原图尺寸(原文件中图片尺寸)缩放到相对letterbox ...
batch_size=batch_size,num_workers=nw,sampler=sampler,pin_memory=True,collate_fn=LoadImagesAndLabels.collate_fn4 if quad else LoadImagesAndLabels.collate_fn)return
collate_fn) return dataloader, dataset 第三步:在"utils/datasets.py"中,实现LoadImagesAndLabels()类的定义,代码实现如下: class LoadImagesAndLabels(Dataset): def __init__(self, path, img_size=640, batch_size=4, augment=False, hyp=None,rect=False,stride=32,pad=0.0): self.img_...
(self.dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True, collate_fn=self.collate_fn) def collate_fn(self, batch): imgs, labels, paths = zip(*batch) labels = [torch.tensor(x, dtype=torch.float32) for x in labels] return (torch.stack(imgs, 0), labels...
collate_fn=LoadImagesAndLabels.collate_fn4 if quad else LoadImagesAndLabels.collate_fn) return dataloader, dataset 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. E.修改train.py的一些参数 找到parse_pot函数 将--cfg 和 --date 对应的两行的default 分别修改为你存放的文件地址,这里我是按照的地址来写的 ...
如果文件存在就ok不存在就新建或increment name 默认False(默认文件都是不存在的) quad: dataloader取数据时, 是否使用collate_fn4代替collate_fn 默认False save_period: Log model after every "save_period" epoch 默认-1 不需要log model 信息 artifact_alias: which version of dataset artifact to be stripped...
collate_fn=dataset.collate_fn) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 在pytorch中,数据集加载主要是重构datasets类,然后再使用dataloader中加载dataset,就构建好了数据部分。 下面是一个简单的使用模板: ...
[mask] return y_true # DataLoader中collate_fn使用 def yolo_dataset_collate(batch): images = [] bboxes = [] y_trues = [[] for _ in batch[0][2]] for img, box, y_true in batch: images.append(img) bboxes.append(box) for i, sub_y_true in enumerate(y_true): y_trues[i...
collate_fn=LoadImagesAndLabels.collate_fn4 if quad else LoadImagesAndLabels.collate_fn, worker_init_fn=seed_worker, generator=generator) # 假设我们的数据是这个defget_dataset(): transform = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.ToTensor(), ...