def __init__(self): self.images_lfw = None
时间: 2024-04-25 14:25:03 浏览: 23
您好!在初始化方法`__init__`中,您创建了一个`self.images_lfw`属性并将其设置为`None`。`images_lfw`可能是用于存储LFW(Labeled Faces in the Wild)数据集的图像的变量。这个数据集通常用于人脸识别和人脸验证任务。您可能会在后续代码中使用这个属性来加载、处理或访问这些图像数据。如果您有任何进一步的问题,请随时提问!
相关问题
基于pytorch的arcface的lfw_dataset = LFW(lfw_path, transform)中LFW的具体函数代码
LFW的函数代码如下:
```python
class LFW(Dataset):
def __init__(self, root, transform=None, pairs_path=None, download=False):
self.root = root
self.transform = transform
self.pairs_path = pairs_path
self.download = download
if download:
self.download_lfw()
if not self._check_integrity():
raise RuntimeError('Dataset not found or corrupted.' +
' You can use download=True to download it')
self.imgs, self.pairs = self._load_metadata()
def __getitem__(self, index):
path1, path2, label = self.pairs[index]
img1 = self._load_image(os.path.join(self.root, path1))
img2 = self._load_image(os.path.join(self.root, path2))
if self.transform is not None:
img1 = self.transform(img1)
img2 = self.transform(img2)
return img1, img2, label
def __len__(self):
return len(self.pairs)
def _load_metadata(self):
pairs = []
if self.pairs_path is None:
pairs = self._generate_pairs()
else:
with open(self.pairs_path, 'r') as f:
for line in f.readlines()[1:]:
pair = line.strip().split()
if len(pair) == 3:
path1 = os.path.join(pair[0], pair[0] + '_' + '%04d' % int(pair[1]) + '.jpg')
path2 = os.path.join(pair[0], pair[0] + '_' + '%04d' % int(pair[2]) + '.jpg')
label = 1
elif len(pair) == 4:
path1 = os.path.join(pair[0], pair[0] + '_' + '%04d' % int(pair[1]) + '.jpg')
path2 = os.path.join(pair[2], pair[2] + '_' + '%04d' % int(pair[3]) + '.jpg')
label = -1
else:
raise ValueError('Pair {} do not have length of 3 or 4'.format(pair))
pairs.append((path1, path2, label))
root = os.path.expanduser(self.root)
imgs = {os.path.join(root, img): None for img in os.listdir(root)}
return imgs, pairs
def _generate_pairs(self):
root = os.path.expanduser(self.root)
if not os.path.exists(os.path.join(root, 'lfw_funneled')):
print('Please download the Funneled version of the LFW dataset from the official website'
'and place it in: ' + root)
exit(0)
imgs = glob.glob(os.path.join(root, 'lfw_funneled', '**/*.jpg'))
imgs = {os.path.relpath(x, root): None for x in imgs}
pairs = []
people = set()
for img in imgs:
people.add('_'.join(img.split('_')[:-1]))
people = list(people)
n = len(people)
for i, name in enumerate(people):
same = [(name, x) for x in people[i+1:]]
for s in same:
pairs.append((s[0], s[1], 1))
for i, name in enumerate(people):
diff = [name, random.choice(list(set(people) - set([name])))]
pairs.append((diff[0], diff[1], -1))
return pairs
def _load_image(self, path):
if self.imgs[path] is None:
self.imgs[path] = pil_loader(path)
return self.imgs[path]
def _check_integrity(self):
root = os.path.expanduser(self.root)
if not os.path.isdir(root):
return False
return True
def download_lfw(self):
if self._check_integrity():
print('Files already downloaded and verified')
return
download_and_extract_archive(LFW_URL, self.root, filename=LFW_FILENAME, md5=LFW_MD5)
```
其中,该函数接受四个参数:`root`表示LFW数据集的根目录,`transform`表示数据预处理函数,`pairs_path`表示pairs.txt文件的路径,`download`表示是否自动下载LFW数据集。
该函数主要实现了以下功能:
- 加载LFW数据集的元数据,包括人脸图像路径、同/异类标签等信息;
- 加载LFW数据集的人脸图像;
- 对人脸图像进行预处理,如裁剪、归一化等;
- 按照pairs.txt文件中的信息,计算出每对人脸图像的同/异类标签;
- 返回每对人脸图像的数据和标签。
dataset = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=100)
这段代码使用了scikit-learn中的一个数据集加载函数`fetch_lfw_people`,用于加载Labeled Faces in the Wild(LFW)人脸数据集。它的参数`min_faces_per_person`指定了每个人至少要有多少张脸部图片才会被纳入数据集中。
LFW人脸数据集是一个非常经典的人脸识别数据集,包含了13,000多张人脸图片,来自6000多名不同人的人脸图片。每张图片都经过了人工标注,标注了人脸的位置和人物身份。
使用`fetch_lfw_people`函数加载数据集,会返回一个`Bunch`类型的数据结构,其中包含了数据集的各种信息,比如图片数据、人物身份标签、图片尺寸等。可以通过以下代码获取数据集中的图片数据和标签:
```
X = dataset.data
y = dataset.target
```
其中,`X`是一个二维数组,每一行代表一张图片的像素值;`y`是一个一维数组,每个元素代表对应图片的人物身份标签。
这个数据集非常适合用于人脸识别的模型训练和评估,如果你正在进行这方面的研究或者应用开发,它可能会对你有所帮助。