class ImageDataset(Dataset): def init( self, resolution, image_paths, classes=None, shard=0, num_shards=1, random_crop=False, random_flip=True, ): super().init() self.resolution = resolution self.local_images = image_paths[shard:][::num_shards] self.local_classes = None if classes is None else classes[shard:][::num_shards] self.random_crop = random_crop self.random_flip = random_flip 里面的self.resolution如何实例化
时间: 2023-06-16 19:05:36 浏览: 66
`self.resolution` 是在 `ImageDataset` 类的构造函数中传递的参数,因此需要在创建 `ImageDataset` 对象时进行实例化。例如:
```
dataset = ImageDataset(resolution=(256, 256), image_paths=image_paths, classes=classes, shard=0, num_shards=1, random_crop=True, random_flip=True)
```
在这个例子中,`resolution` 被实例化为一个元组 `(256, 256)`,并传递给了 `ImageDataset` 的构造函数。
相关问题
class ImageDataset(Dataset): def __init__(self, image_paths): super().__init__() self.image_paths = image_paths self.transform = albumentations.Compose([ albumentations.RandomCrop(height=128, width=128) ]) self.cutout = albumentations.Cutout(num_holes=12, max_h_size=24, max_w_size=24, p=1.0, fill_value=1.0) def __len__(self): return len(self.image_paths) def __getitem__(self, index): image = cv2.imread(self.image_paths[index]) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) / 255.0 image = self.transform(image=image)['image'] image_cutout = self.cutout(image=image)['image'] image = image.reshape((1, image.shape[0], image.shape[1])) image_cutout = image_cutout.reshape((1, image_cutout.shape[0], image_cutout.shape[1])) mask = (image_cutout != 1.0) * 1.0 return image, image_cutout, mask
这段代码是一个PyTorch中的自定义数据集类(ImageDataset),用于加载图像数据并进行数据增强操作。以下是对每个方法的解释:
1. `__init__(self, image_paths)`:构造函数,接收一个包含所有图像路径的列表作为输入参数,并将其存储在成员变量`self.image_paths`中。
2. `__len__(self)`:返回数据集中图像的数量。
3. `__getitem__(self, index)`:根据给定的索引,加载对应路径的图像,并进行数据增强操作。具体步骤如下:
- 使用OpenCV的`cv2.imread()`函数加载图像。
- 将图像从BGR格式转换为灰度图像,并将像素值归一化到0到1之间。
- 使用albumentations库中的`Compose()`函数创建一个数据增强管道,其中包含一个随机裁剪操作(RandomCrop)。
- 使用`Cutout()`函数在图像中随机遮挡12个小区域,模拟数据缺失的情况,从而增强模型的泛化性能。
- 将图像和遮挡后的图像reshape为单通道的张量,并创建一个二值掩码(mask)表示遮挡的区域。
- 返回原图、遮挡后的图像和二值掩码。
class ImageNetSR(Dataset): def __init__(self, size=None, degradation=None, downscale_f=4, min_crop_f=0.5, max_crop_f=1., random_crop=True):解析
这是一个基于PyTorch的数据集类`ImageNetSR`的定义。该类继承自`torch.utils.data.Dataset`类,用于加载和处理图像数据集。该类有以下参数:
1. `size`:一个整数或元组,表示图像的大小。如果为元组,则应该为`(height, width)`。
2. `degradation`:一个字符串,表示图像的降质方式。可以为`bicubic`、`unknown`或`unknown_bicubic`。
3. `downscale_f`:一个整数,表示图像下采样的因子。默认值为`4`。
4. `min_crop_f`:一个浮点数,表示对图像进行裁剪时最小的裁剪因子。默认值为`0.5`。
5. `max_crop_f`:一个浮点数,表示对图像进行裁剪时最大的裁剪因子。默认值为`1.0`。
6. `random_crop`:一个布尔值,表示是否对图像进行随机裁剪。默认值为`True`。
在该类的`__init__`方法中,首先定义了以上这些参数,并将它们作为类的属性。然后调用了父类`Dataset`的构造函数,以便初始化父类的属性。
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