class ImageNetBase(Dataset): def __init__(self, config=None): self.config = config or OmegaConf.create() if not type(self.config)==dict: self.config = OmegaConf.to_container(self.config) self.keep_orig_class_label = self.config.get("keep_orig_class_label", False) self.process_images = True # if False we skip loading & processing images and self.data contains filepaths self._prepare() self._prepare_synset_to_human() self._prepare_idx_to_synset() self._prepare_human_to_integer_label() self._load()解析
时间: 2024-04-01 21:33:42 浏览: 74
这是一个 PyTorch 中的数据集类,用于加载并处理 ImageNet 数据集。下面是对该类中各个方法的解释:
- `__init__(self, config=None):` 构造函数,接受一个配置参数 `config`,默认为 `None`。如果 `config` 为 `None`,则使用 `OmegaConf.create()` 创建一个空配置。如果 `config` 不是字典类型,则使用 `OmegaConf.to_container` 将其转换为字典类型。然后设置 `self.keep_orig_class_label` 为 `config` 中的 `keep_orig_class_label` 值,如果没有指定则为 `False`。设置 `self.process_images` 为 `True`,表示需要加载和处理图像数据。最后,调用 `_prepare()`、`_prepare_synset_to_human()`、`_prepare_idx_to_synset()`、`_prepare_human_to_integer_label()` 和 `_load()` 方法进行数据集的准备和加载。
- `_prepare(self):` 准备数据集,设置数据集路径、文件名、数据集大小等参数。如果数据集路径不存在,则会抛出异常。
- `_prepare_synset_to_human(self):` 准备同义词集到类别名称的映射。使用 `synset2name` 函数从 `config` 中指定的 YAML 文件中加载同义词集到类别名称的映射,并将其保存在 `self.synset_to_human` 字典中。
- `_prepare_idx_to_synset(self):` 准备索引到同义词集的映射。使用 `synset2idx` 函数从 `config` 中指定的 YAML 文件中加载同义词集到索引的映射,并将其保存在 `self.idx_to_synset` 字典中。
- `_prepare_human_to_integer_label(self):` 准备类别名称到整数标签的映射。遍历 `self.synset_to_human` 字典,为每个类别名称分配一个唯一的整数标签,并将其保存在 `self.human_to_integer_label` 字典中。
- `_load(self):` 加载数据集。如果 `self.process_images` 为 `False`,则不会加载和处理图像数据,而是只使用文件路径。否则,使用 `PIL.Image.open` 加载图像,并使用 `self.transform` 对其进行数据增强和预处理,然后将其保存在 `self.data` 和 `self.targets` 中。如果 `self.keep_orig_class_label` 为 `True`,则将类别名称保存在 `self.classes` 中,否则将整数标签保存在 `self.classes` 中。
这些方法在数据集的准备和加载过程中发挥了重要作用。在将数据集传递给模型进行训练或推理之前,需要调用这些方法来确保数据集正确加载,并且每个样本都有正确的标签和预处理。