class MyTrainData(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, img, transform=None): self.img = img self.transform = transform def __getitem__(self, index): img = self.img[index] img = torch.FloatTensor(img) return img def __len__(self): return len(self.img)

这是一个 PyTorch 中用于定义自定义训练数据集的类。其中，__init__ 方法用于初始化数据集，img 参数为输入的数据，transform 参数为对数据进行的变换操作；__getitem__ 方法则用于根据索引 index 获取对应的数据，并将其转换为 PyTorch 的 Tensor 对象；__len__ 方法则用于获取数据集的长度（即数据的数量）。通过这个类定义，我们可以使用 PyTorch 中的 DataLoader 对象来对数据进行批量读取和处理。

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yolov1的软件代码解读 class VOCDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, csv_file, img_dir, label_dir, S=7, B=2, C=20, transform=None): self.annotations = pd.read_csv(csv_file) self.img_dir = img_dir self.label_dir = label_

dir self.S = S # S: 每个cell预测的边界框数量 self.B = B # B: 每个边界框预测的坐标数 self.C = C # C: 物体类别数 self.transform = transform def __len__(self): return len(self.annotations) def __getitem__(self, index): label_path = os.path.join(self.label_dir, self.annotations.iloc[index, 1]) boxes = [] with open(label_path) as f: for label in f.readlines(): class_label, x, y, width, height = [float(x) if float(x) != int(float(x)) else int(x) for x in label.replace("\n", "").split()] boxes.append([class_label, x, y, width, height]) img_path = os.path.join(self.img_dir, self.annotations.iloc[index, 0]) image = Image.open(img_path) boxes = torch.tensor(boxes) if self.transform: image, boxes = self.transform(image, boxes) label_matrix = torch.zeros((self.S, self.S, self.C + 5 * self.B)) for box in boxes: class_label, x, y, width, height = box class_label = int(class_label) # i,j represents the cell row and cell column i, j = int(self.S * y), int(self.S * x) x_cell, y_cell = self.S * x - j, self.S * y - i # width and height of cell width_cell, height_cell = (width * self.S, height * self.S) if label_matrix[i, j, 20] == 0: # Set that there exists an object # Coordinates of bounding box box_coordinates = torch.tensor([x_cell, y_cell, width_cell, height_cell]) label_matrix[i, j, 20:25] = box_coordinates # Set the class label_matrix[i, j, class_label] = 1 # Set no-object confidence to 0 label_matrix[i, j, 25:] = torch.tensor([0] * 5) return image, label_matrix

这是一个 PyTorch 中的数据集类，用于加载 Pascal VOC 数据集的图片和标签。在 `__init__` 方法中，我们读取了 CSV 文件，设置了图片和标签的路径，以及每个 cell 预测的边界框数、每个边界框预测的坐标数和物体类别数。在 `__getitem__` 方法中，我们首先读取了标签文件，解析出每个边界框的类别、坐标和大小，然后加载对应的图片，对图片和标签进行了预处理，并最终返回图片和标签矩阵。其中，标签矩阵的大小为 `(S, S, C + 5B)`，其中 `S` 表示每个 cell 的大小，`C` 表示物体类别数，`B` 表示每个边界框预测的坐标数，这里为 4 个坐标值和 1 个置信度值。在标签矩阵中，每个 cell 中包含了表示是否存在物体的置信度值和对应边界框的坐标和类别信息。

#创建一个dataset类。 import os import pandas as pd from torchvision.io import read_image from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader import chardet with open(r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', 'rb') as fp: result = chardet.detect(fp.read()) print(result) class CustomImageDataset(Dataset): def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None): #self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file, sep=' ', header=None, encoding=result['encoding']) self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file, sep=';', header=None, encoding=result['encoding']) self.img_labels[0] = self.img_labels[0].astype(str).str.cat(sep=' ') # 合并第一列为完整文件名 self.img_dir = img_dir self.transform = transform self.target_transform = target_transform def __len__(self): return len(self.img_labels) def __getitem__(self, idx): img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0]) image = read_image(img_path) label = self.img_labels.iloc[idx, 1] if self.transform: image = self.transform(image) if self.target_transform: label = self.target_transform(label) return image, label train_dataset = CustomImageDataset(annotations_file=r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', img_dir = r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\data_batch_1',transform=None, target_transform=None) test_dataset = CustomImageDataset(annotations_file=r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', img_dir = r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\test_batch',transform=None, target_transform=None) train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader)) print(f"Feature batch shape: {train_features.size()}") print(f"Labels batch shape: {train_labels.size()}") img = train_features[0].squeeze() label = train_labels[0] plt.imshow(img, cmap="gray") plt.show() print(f"Label: {label}")

这段代码创建了一个自定义的图像数据集类 CustomImageDataset，用于读取 CIFAR-10 数据集中的图像数据和标签。该类继承了 PyTorch 中的 Dataset 类，并实现了 __init__、__len__ 和 __getitem__ 方法。其中，__init__ 方法用于初始化数据集，__len__ 方法返回数据集中样本的数量，__getitem__ 方法返回给定索引的图像数据和标签。在代码中，使用 pandas 库读取 CIFAR-10 数据集中的标签文件，然后根据文件名和路径读取图像数据，并将其返回。

此外，代码还创建了两个数据集对象 train_dataset 和 test_dataset，分别用于训练和测试。最后，使用 PyTorch 中的 DataLoader 类加载数据集对象，生成用于训练模型的数据批次。代码还展示了如何读取数据批次中的图像数据和标签，并使用 matplotlib 库显示图像和标签。