@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, ...
(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers, collate_fn=lambda x: tuple(zip(*x))) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=num_workers, collate_fn=lambda x: tuple(zip(*x))) return train_...
@staticmethod def collate_fn(batch): img, label, path, shapes = zip(*batch) # transposed for i, l in enumerate(label): l[:, 0] = i # add target image index for build_targets() return torch.stack(img, 0), torch.cat(label, 0), path, shapes 1. 2. 3. 4. 5. 6. 还有最后...
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_...
可以看见,在构建 dataloader 的时候,还对batch数据进行了设置,为其设置了批处理的 collate_fn 函数。核心重点,就是 LoadImagesAndLabels 函数,自定义了数据集的处理过程。下面详细对其分析。 LoadImagesAndLabels函数 class LoadImagesAndLabels(Dataset):# YOLOv5 train_loader/val_loader, loads images and labels for...
使用dataloader时加入collate_fn参数,即可合并样本列表以形成小批量的Tensor对象,如果你的标签不止一个的话,还可以支持自定义,在上述方法中再额外添加对应的label即可。 AI检测代码解析 data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, args.batch_size, ...
(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...
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=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(), ...
= -1: # 采用DDP训练,平均不同gpu之间的梯度 loss *= WORLD_SIZE # gradient averaged between devices in DDP mode if opt.quad: # 如果采用collate_fn4取出mosaic4数据loss也要翻4倍 loss *= 4. # Backward 反向传播 scale为使用自动混合精度运算 scaler.scale(loss).backward() # Optimize 模型会对...