def __init__(self,root_dir,ann_dir,transform=None): root_dir

时间: 2023-12-02 17:06:36 浏览: 84
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dir_print.rar_dir pri_print(dir())

The `root_dir` parameter is a string representing the top-level directory where the data is stored. This directory should contain sub-directories for different types of data (e.g. images, annotations, etc.) that the object detection model will use for training or testing. The `ann_dir` parameter is a string representing the directory where the annotations for the dataset are stored. This directory should contain files that describe the location and classification of objects within the images. The `transform` parameter is an optional argument that can be used to specify any data transformations that should be applied to the images and annotations during training or testing. These transformations can include things like resizing, cropping, or augmenting the images to improve the accuracy of the model.
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Python中的__init__作用是什么

def __init__(self, param1, param2, ...): # 初始化操作 - **语法解析**： - __init__方法的名称固定为__init__，不能修改。 - 第一个参数self是固定的，代表类的实例。它允许访问类中的属性和方法...

class COCODataset(Dataset): def __init__(self, root_dir, transform=None): self.root_dir = root_dir self.transform = transform self.image_files = os.listdir(root_dir) def __len__(self): return len(self.image_files) def __getitem__(self, idx): img_path = os.path.join(self.root_dir, self.image_files[idx]) image = Image.open(img_path).convert('RGB') if self.transform: image = self.transform(image) return image

具体来说，构造函数中接收两个参数：数据集根目录 root_dir 和可选的数据预处理函数 transform。在初始化过程中，该类读取指定目录下的所有图像文件名，并保存在 image_files 中。__len__ 方法返回数据集大小，即...

def __init__(self, root_dir, transform=None): self.root_dir = root_dir self.transform = transform self.vi_files = sorted(os.listdir(os.path.join(root_dir, 'vi'))) def __len__(self): return len(self.vi_files) def __getitem__(self, idx): vi_filename = self.vi_files[idx] vi_path = os.path.join(self.root_dir, 'vi', vi_filename) with open(vi_path, 'rb') as f: vi_image = Image.open(f).convert('RGB') if self.transform: vi_image = self.transform(vi_image) return vi_image

其中，root_dir 是包含数据集的根目录，transform 是可选的数据增强操作，vi_files 是一个包含文件名的列表，通过 sorted 函数对其进行排序，便于按顺序加载数据。__len__() 方法返回数据集的大小，__getitem__() ...

class myDataset(Dataset): def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def __ien__(self): return len(self.csv_data) def __getitem__(self, idx): data = (self.csv_data[idx], self.txt_data[idx]) return data

def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_...

class myDataset(Dataset): def _init_(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def _ien_(self): return len(self.csv_data) def _getitem_(self, idx): data = (self.csv_data[idx], self.txt_data[idx]) return data

def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_...

class ImageNet(datasets.ImageFolder): def __init__(self, root=MyPath.db_root_dir('wjd'), split='train', transform=None): super(ImageNet, self).__init__(root=os.path.join(root, 'ILSVRC2012_img_%s' %(split)), transform=None)，这段话是什么意思啊

在 ImageNet 类的初始化函数中，首先调用了 ImageFolder 类的初始化函数 super(ImageNet, self).__init__(...)，以便读取 wjd 数据集中的所有图片和其对应的标签。然后将读取到的图片路径和标签存储在类的 imgs...

class ImageNet(datasets.ImageFolder): def __init__(self, root=MyPath.db_root_dir('imagenet'), split='train', transform=None): super(ImageNet, self).__init__(root=os.path.join(root, 'ILSVRC2012_img_%s' %(split)), transform=None)，可以不可以改为我自己的类啊

可以，你可以根据自己的需求定义自己的数据集类，并在其中实现数据读取、预处理等功能。在定义自己的数据集类时，可以继承 PyTorch 内置的数据集类（例如 ImageFolder、Dataset 等），也可以自己实现数据集类。...

以下代码class ShowDataset(Dataset): def __init__(self,name): super().__init__() self.root_dir = settings.real_dir # real_dir = './datasets/real' self.mat_files_rain= natsorted(os.listdir(self.root_dir)) # 对真实雨天图像进行排序 self.file_num = len(self.mat_files_rain) # 返回样本数 def __len__(self): return self.file_num def __getitem__(self, index): file_name = self.mat_files_rain[index] img_file_dir = os.path.join(self.root_dir, file_name) img_file = cv2.imread(img_file_dir).astype(np.float32) / 255 O = np.transpose(img_file, (2, 0, 1)) sample = {'O': O, 'file_name': file_name} return sample在使用dataloaders = {} sample = ShowDataset() dataloaders['train'] = \ DataLoader(sample, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True)调用时报错TypeError: module() takes at most 2 arguments (3 given)的原因

self.mat_files_rain= natsorted(os.listdir(self.root_dir)) self.file_num = len(self.mat_files_rain) def __len__(self): return self.file_num def __getitem__(self, index): file_name = self.mat_...

def __init__(self, root=MyPath.db_root_dir('wjd'), train=True, transform=None, download=False): super('wjd', self).__init__() self.root = root self.transform = transform self.train = train # training set or test set self.classes = ['plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']，这段代码讲了啥

- root：数据集的根目录，默认为MyPath.db_root_dir('wjd')，即"D:/wjd/simclr_c10/"。 - train：是否为训练集，默认为True。 - transform：用于数据预处理和增强的变换操作，可以为None。 - download：是否下载数据...

""" This code is based on the Torchvision repository, which was licensed under the BSD 3-Clause. """ import os import pickle import sys import numpy as np import torch from PIL import Image from torch.utils.data import Dataset from utils.mypath import MyPath from torchvision.datasets.utils import check_integrity, download_and_extract_archive class simclr_c10(Dataset): base_folder = 'D:/wjd/simclr_c10' filename = "simclr_c10" def __init__(self, root=MyPath.db_root_dir('wjd/simclr_c10/'), train=True, transform=None, download=False): super('wjd/simclr_c10/', self).__init__() self.data = None self.root = root self.transform = transform self.train = train # training set or test set self.classes = ['Al', 'Ag', 'Au', 'Cu', 'W', 'V', 'Ta', 'Mo'] def __getitem__(self, index): """ Args: index (int): Index Returns: dict: {'image': image, 'target': index of target class, 'meta': dict} """ img, target = self.data[index], self.targets[index] img_size = (img.shape[0], img.shape[1]) img = Image.fromarray(img) class_name = self.classes[target] if self.transform is not None: img = self.transform(img) out = {'image': img, 'target': target, 'meta': {'im_size': img_size, 'index': index, 'class_name': class_name}} return out def get_image(self, index): img = self.data[index] return img def __len__(self): return len(self.data) def extra_repr(self): return "Split: {}".format("Train" if self.train is True else "Test") return outside function，这段代码正确吗

def __init__(self, root=MyPath.db_root_dir('wjd/simclr_c10/'), train=True, transform=None, download=False): super(simclr_c10, self).__init__() self.data = None self.targets = [] self.root = root ...

def __init__(self, img_dir, imgSize, lpr_max_len, PreprocFun=None): self.img_dir = img_dir #包含图片文件的文件夹路径 self.img_paths = [] #记录图片完整的路径和名字（这里定义，下面循环才能使用） for i in range(len(img_dir)): #这一步循环得到所有数据的参数 self.img_paths += [el for el in paths.list_images(img_dir[i])] random.shuffle(self.img_paths) #打乱不同名字的图片顺序（并不生成新的列表） self.img_size = imgSize self.lpr_max_len = lpr_max_len if PreprocFun is not None: #如果有图片预处理的函数 self.PreprocFun = PreprocFun else: self.PreprocFun = self.transform

这是一个Python类的初始化函数，其中包含了四个参数：img_dir、imgSize、lpr_max_len和PreprocFun。其中img_dir表示图像文件夹的路径，imgSize表示图像的大小，lpr_max_len表示车牌最大长度，PreprocFun表示预处理...
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