使用pytorch加載并讀取COCO數(shù)據(jù)集的詳細(xì)操作
更新時(shí)間：2022年05月12日 17:03:08 作者：愛(ài)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(shí)包括元祖、字典、數(shù)組，本文通過(guò)實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)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(shí)：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(mén)教程
基礎(chǔ)知識(shí)：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(duì)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(kāi)讀取
image, info = coco_dataset[0]
# ImageDraw 畫(huà)圖工具
image_handler = ImageDraw.ImageDraw(image)
for annotation in info:
# bbox為檢測(cè)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(duì)和右上角的坐標(biāo)對(duì)，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(qǐng)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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