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。