detectron2 Datasetmapper怎么使用
时间: 2024-04-30 13:19:11 浏览: 92
dataset的使用
Detectron2 DatasetMapper是一个数据转换器,可以将数据集中的原始数据转换为模型需要的格式。在Detectron2中,DatasetMapper被用于将输入的数据转换成模型需要的图像、标注和元数据的格式。
DatasetMapper通常用于构建数据集的Pipeline,并且可以通过一系列的配置来定制数据转换的方式。下面是一个示例:
```python
from detectron2.data import DatasetMapper
from detectron2.data import MetadataCatalog
from detectron2.data import build_detection_train_loader
from detectron2.data import DatasetCatalog
from detectron2.utils.visualizer import Visualizer
from detectron2.data import detection_utils as utils
import random
import cv2
import numpy as np
# Define your dataset
def get_dataset():
# Your dataset here
# Register your dataset
DatasetCatalog.register("my_dataset", get_dataset)
metadata = MetadataCatalog.get("my_dataset")
# Define your data loader
data_loader = build_detection_train_loader(cfg, mapper=DatasetMapper(cfg, True))
# Define your data iterator
for iteration, inputs in enumerate(data_loader):
# Get the image and its annotations
image = inputs["image"].numpy().transpose(1, 2, 0)
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
annotations = inputs["instances"].to("cpu")
# Visualize the image and its annotations
v = Visualizer(image, metadata=metadata, scale=1.2)
v = v.draw_instance_predictions(annotations)
cv2.imshow("image", v.get_image()[:, :, ::-1])
cv2.waitKey(0)
```
在上面的示例中,我们首先定义了我们的数据集,然后通过`DatasetCatalog`将其注册。接下来,我们定义了一个数据加载器,并使用`DatasetMapper`将原始数据转换为模型需要的格式。最后,我们定义了一个数据迭代器,用于可视化转换后的数据。
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