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？

要在PyTorch中准备和预处理自定义数据集以训练YOLACT模型，首先需要理解YOLACT模型的输入数据格式和处理流程。YOLACT要求数据集的格式遵循特定的结构，其中包含图像文件和相应的注释文件，注释文件中包括每个对象的类别标签和分割掩码。为了实现这一点，你可以遵循以下步骤：

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)

1. 数据组织：将你的图像文件和注释文件组织成如下的文件夹结构：

dataset/
    train/
        img1.jpg
        img1.txt
        img2.jpg
        img2.txt
        ...
    val/
        img3.jpg
        img3.txt
        ...

其中，`.txt`文件包含如下格式的信息：

<类别1> <x1> <y1> <x2> <y2> <x3> <y3> ... <分割掩码数据>

2. 数据转换：编写代码来读取和转换这些文件到PyTorch能够处理的Tensor格式。这通常涉及到自定义一个`Dataset`类来加载图像和注释，并将它们转换为张量。

import os
import torch
from PIL import Image
from torch.utils.data import Dataset
from torchvision import transforms

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, root, transforms=None):
        self.root = root
        self.transforms = transforms
        # 加载所有图像文件
        self.imgs = list(sorted(os.listdir(os.path.join(root, 

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)