使用pytorch加載并讀取COCO數(shù)據(jù)集的詳細(xì)操作
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(yàn)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(biāo) x_min, y_min, width, height = annotation['bbox'] # ((), ())分別為左上角的坐標(biāo)對和右上角的坐標(biāo)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(biāo)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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