``` if self.transforms is not None: img, target = self.transforms(img, target) ```

这段代码是一个条件语句，检查对象`self`的属性`transforms`是否为`None`。如果不为`None`，则调用`transforms`的方法对`img`和`target`进行变换。

其中，`img`是图像数据，`target`是该图像对应的标注信息。在调用`transforms`方法时，会将这两个参数作为输入，得到变换后的输出。具体的变换操作由`transforms`对象的方法实现。

相关问题

class CocoDetection(torchvision.datasets.CocoDetection): def __init__(self, img_folder, ann_file, transforms, return_masks): super(CocoDetection, self).__init__(img_folder, ann_file) self._transforms = transforms self.prepare = ConvertCocoPolysToMask(return_masks) def __getitem__(self, idx): img, target = super(CocoDetection, self).__getitem__(idx) image_id = self.ids[idx] target = {'image_id': image_id, 'annotations': target} img, target = self.prepare(img, target) if self._transforms is not None: img, target = self._transforms(img, target) return img, target怎么进行更改

这段代码是用来定义 `CocoDetection` 类的，它是一个继承自 `torchvision.datasets.CocoDetection` 的类，用于读取 COCO 数据集。在 `__getitem__` 方法中，它首先调用父类的 `__getitem__` 方法获取图像和目标信息，然后将目标信息转换为 COCO 标注格式，并且应用了一些预处理操作（例如将多边形转换为掩膜）。

如果你要为该类添加多尺度训练的支持，可以按照以下步骤进行：

1. 在 `CocoDetection` 类中添加一个成员变量 `scales`，用于存储多个尺度。例如：

class CocoDetection(torchvision.datasets.CocoDetection):
    def __init__(self, img_folder, ann_file, transforms, return_masks, scales):
        super(CocoDetection, self).__init__(img_folder, ann_file)
        self._transforms = transforms
        self.prepare = ConvertCocoPolysToMask(return_masks)
        self.scales = scales

2. 修改 `__getitem__` 方法，使其支持多尺度训练。具体来说，可以在每个 epoch 中随机选择一个尺度，然后将图像和目标信息缩放到该尺度。例如：

def __getitem__(self, idx):
    # 选择一个尺度
    scale_idx = random.randint(0, len(self.scales) - 1)
    scale = self.scales[scale_idx]

    # 获取图像和目标信息
    img, target = super(CocoDetection, self).__getitem__(idx)
    image_id = self.ids[idx]
    target = {'image_id': image_id, 'annotations': target}

    # 将图像和目标信息缩放到指定尺度
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize(scale),
        transforms.ToTensor(),
    ])
    img = transform(img)
    target = self.prepare(target)
    bbox = target["annotations"]["bbox"]
    bbox[:, :4] *= scale
    target["annotations"]["bbox"] = bbox

    # 应用其它预处理操作
    if self._transforms is not None:
        img, target = self._transforms(img, target)

    return img, target

这里使用了 `transforms.Resize` 函数来缩放图像，同时还需要将目标信息中的边界框也相应缩放。注意，在这里我们将所有边界框的尺寸都缩放了相同的比例，这可能会导致一些较小的物体在缩放后变得过小，或者一些较大的物体在缩放后变得过大。因此，你可能需要进行一些调整，来适应你的具体应用场景。

3. 在训练代码中设置多个尺度，并将它们传递给 `CocoDetection` 实例的 `scales` 成员变量：

scales = [480, 512, 544, 576, 608, 640, 672, 704, 736, 768, 800]
train_dataset = CocoDetection(img_folder, ann_file, transforms, return_masks, scales)

这里使用了 11 个不同的尺度，你可以根据实际情况进行调整。

以上是一个示例代码，它演示了如何在 `CocoDetection` 类中支持多尺度训练。你可以根据具体需求进行修改。

C:\Users\LENOVO\AppData\Local\Programs\Python\Python311\python.exe: can't open file

引用:Command"c:\users\lenovo\appdata\local\programs\python\python35\python.exe -u -c “import setuptools, tokenize;file=‘C:\Users\LENOVO\AppData\Local\Temp\pip-build-3k7jclyb\Twisted\setup.py’;f=getattr(tokenize, ‘open’, open)(file);code=f.read().replace(‘\r\n’, ‘\n’);f.close();exec(compile(code, file, ‘exec’))” install --record C:\Users\LENOVO\AppData\Local\Temp\pip-ezvuai9r-record\install-record.txt --single-version-externally-managed --compile" failed with error code 1 in C:\Users\LENOVO\AppData\Local\Temp\pip-build-3k7jclyb\Twisted\
引用:**运行出现：**File “E:\桌面\pytorch项目练习\predict.py”, line 28, in main img = data_transform(img) File “C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\torchvision\transforms\transforms.py”, line 95, in call img = t(img) File “C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py”, line 1110, in call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File “C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\torchvision\transforms\transforms.py”, line 270, in forward return F.normalize(tensor, self.mean, self.std, self.inplace) File “C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\torchvision\transforms\functional.py”, line 363, in normalize tensor.sub(mean).div_(std) RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 0
引用:所以我，就去安装这个包 步骤一 点击这个链接，下载 .whl文件（进入这个链接找下载链接，在下面） 根据自己的python的型号进行选择 cp后面的东西，估计是Python的版本号，然后win32或者是win分别表示的你的python是32位还是64位的（其实python3用python3的，Python2用python2的就好了，没什么太大区别的）

根据引用，C:\Users\LENOVO\AppData\Local\Programs\Python\Python311\python.exe：无法打开文件。这个错误通常出现在尝试运行一个不存在的文件时。可能有几个原因导致这个问题。首先，确保你的文件路径和名称是正确的，以及文件是否存在。其次，检查文件权限和访问权限，确保你有权访问该文件。最后，确保你的Python解释器正确安装并配置。

根据引用，在运行程序时出现了一个错误。错误消息中提到了"RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 0"。这个错误通常表示两个张量的尺寸不匹配，导致无法进行某些操作。你需要检查代码中涉及到张量的部分，确保它们的尺寸是一致的。

根据引用，你尝试安装一个包时遇到了问题。你可以按照给出的步骤去下载一个.whl文件，并根据你的Python版本和系统位数选择正确的文件进行安装。

综上所述，要解决这些问题，你需要检查文件路径和名称是否正确，确保文件存在并具有适当的访问权限。对于代码中涉及到张量的部分，确保它们的尺寸一致。如果你仍然遇到问题，可以尝试按照引用提供的步骤下载和安装正确的包文件。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [安装Scrapy遇到Comand c:\users\lenovo\appdata\local\programs\python\python35\python.exe](https://blog.csdn.net/a19990412/article/details/78849881)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [代码出错 img = data_transform(img) File “C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\...](https://blog.csdn.net/qq_55433305/article/details/129439981)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]