在PyTorch中，如何准备和预处理自定义数据集以训练YOLACT模型，并请提供相应的代码示例？

训练YOLACT模型之前，需要对数据集进行适当的准备和预处理。这通常涉及以下步骤：

参考资源链接：[如何使用PyTorch训练自定义数据集以应用YOLACT模型](https://wenku.csdn.net/doc/7k33o6krg5?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，创建数据集类。在PyTorch中，数据集类需要继承自torch.utils.data.Dataset，并且需要实现__init__, __getitem__, 和 __len__三个方法。__init__方法用于加载数据集并初始化数据路径等，__getitem__用于获取单个数据样本，__len__返回数据集的总大小。以下是一个简单的自定义数据集类示例：

import os
from torch.utils.data import Dataset
from PIL import Image
import numpy as np

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_root, transform=None):
        self.data_root = data_root
        self.transform = transform
        self.images = []
        self.annotations = []

        # 以特定格式加载图像和标注文件路径
        for label in os.listdir(data_root):
            label_path = os.path.join(data_root, label)
            if os.path.isdir(label_path):
                for image_name in os.listdir(label_path):
                    image_path = os.path.join(label_path, image_name)
                    annotation_path = image_path.replace(

参考资源链接：[如何使用PyTorch训练自定义数据集以应用YOLACT模型](https://wenku.csdn.net/doc/7k33o6krg5?spm=1055.2569.3001.10343)