datasets/coco.py 中的COCODataset类:修改图片缩放的逻辑,支持多尺度训练怎么修改代码
时间: 2024-03-07 08:47:20 浏览: 9
要在 `datasets/coco.py` 文件中修改图片缩放的逻辑,以支持多尺度训练,可以按照以下步骤进行:
1. 在 `coco.py` 文件中找到 `COCODataset` 类的 `__getitem__` 方法,该方法定义了每次从数据集中获取一个样本的操作。
2. 在 `__getitem__` 方法中,找到对图像进行缩放的代码。一般来说,这部分代码会涉及到 `transforms.Compose` 和 `transforms.Resize` 等关键字。例如,以下是一个对图像进行缩放的示例代码:
```python
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((256, 256)),
transforms.ToTensor(),
])
image = Image.open(image_path)
image = transform(image)
```
3. 修改缩放代码,使其支持多尺度训练。具体来说,可以根据训练需要设置多个缩放尺度,每次从中随机选择一个尺度进行缩放。例如,以下代码可以实现在 480-800 之间随机选择一个尺度进行缩放:
```python
# 随机选择尺度
min_scale = 480
max_scale = 800
target_size = random.randint(min_scale, max_scale)
# 对图像进行缩放
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(target_size),
transforms.ToTensor(),
])
image = Image.open(image_path)
image = transform(image)
```
4. 在训练代码中设置多个缩放尺度,并且在每个 epoch 中随机选择一个尺度。这里需要注意的是,如果尺度太大或太小,可能会导致模型过拟合或欠拟合,因此需要根据实际情况进行调整。
以上是一个修改图片缩放逻辑的示例代码,你可以根据实际情况进行修改。