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使用pytorch加載并讀取COCO數(shù)據(jù)集的詳細操作

 更新時間:2022年05月12日 17:03:08   作者:愛學(xué)習(xí)的小登西  
這篇文章主要介紹了使用pytorch加載并讀取COCO數(shù)據(jù)集,基礎(chǔ)知識包括元祖、字典、數(shù)組,本文通過實例代碼給大家介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下

如何使用pytorch加載并讀取COCO數(shù)據(jù)集 環(huán)境配置基礎(chǔ)知識:元祖、字典、數(shù)組利用PyTorch讀取COCO數(shù)據(jù)集利用PyTorch讀取自己制作的數(shù)據(jù)集

環(huán)境配置

看pytorch入門教程

基礎(chǔ)知識:元祖、字典、數(shù)組

# 元祖
a = (1, 2)
# 字典
b = {'username': 'peipeiwang', 'code': '111'}
# 數(shù)組
c = [1, 2, 3]
print(a[0])
print(c[0])
print(b["username"])

輸出:

利用PyTorch讀取COCO數(shù)據(jù)集

import torchvision
from PIL import ImageDraw
# 導(dǎo)入coco 2017 驗證集和對應(yīng)annotations
coco_dataset = torchvision.datasets.CocoDetection(root="COCO_dataset_val_2017/val2017",
                                                  annFile="COCO_dataset_val_2017/annotations_trainval2017/annotations/instances_val2017.json")
# 圖像和annotation分開讀取
image, info = coco_dataset[0]
# ImageDraw 畫圖工具
image_handler = ImageDraw.ImageDraw(image)
for annotation in info:
    # bbox為檢測框的位置坐標
    x_min, y_min, width, height = annotation['bbox']
    # ((), ())分別為左上角的坐標對和右上角的坐標對,image_handler.rectangle是指在圖片是繪制方框
    image_handler.rectangle(((x_min, y_min), (x_min + width, y_min + height)))
image.show()

結(jié)果:

利用PyTorch讀取自己制作的數(shù)據(jù)集

使用cvat工具創(chuàng)建自己的數(shù)據(jù)集標注,導(dǎo)出為coco格式并讀取
結(jié)果:

到此這篇關(guān)于使用pytorch加載并讀取COCO數(shù)據(jù)集的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pytorch 讀取COCO數(shù)據(jù)集內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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