如果我的batch是2,N是4,请使用tensor模拟target数据
时间: 2024-04-16 16:24:26 浏览: 50
如果批量大小(batch size)为2,目标数量(N)为4,我们可以使用PyTorch的`torch.tensor`来模拟一个具有2个样本的DETR目标数据。假设我们使用3通道的图像,以下是一个示例代码:
```python
import torch
# 模拟图像数据
image_1 = torch.randn(3, 256, 256)
image_2 = torch.randn(3, 256, 256)
# 模拟目标边界框数据
boxes_1 = torch.tensor([[10, 20, 100, 150], [50, 60, 200, 180], [70, 90, 120, 220], [30, 40, 150, 180]])
boxes_2 = torch.tensor([[40, 50, 120, 150], [80, 90, 160, 180], [100, 120, 180, 220], [60, 70, 140, 180]])
# 模拟目标类别标签数据
labels_1 = torch.tensor([0, 1, 0, 2])
labels_2 = torch.tensor([1, 2, 0, 1])
# 创建DETR目标数据字典
target = {
"image": torch.stack([image_1, image_2]), # 形状: (2, 3, 256, 256)
"boxes": torch.stack([boxes_1, boxes_2]), # 形状: (2, 4, 4)
"labels": torch.stack([labels_1, labels_2]) # 形状: (2, 4)
}
```
在这个例子中,`target`是一个字典,其中包含了模拟的图像数据、目标边界框数据和目标类别标签数据。`target["image"]`是一个形状为(2, 3, 256, 256)的张量,表示两个样本的图像数据。`target["boxes"]`是一个形状为(2, 4, 4)的张量,表示两个样本中每个样本的4个目标边界框。`target["labels"]`是一个形状为(2, 4)的张量,表示两个样本中每个样本的4个目标类别标签。
注意,这只是一个示例,实际上你需要根据你的数据和任务来生成相应的目标数据。