train_files数据集为{"img","label"}组成的列表,若要针对其中label=1的"img"进行monai的copyitemsd复制6份,标签也复制6份,使得最终的train_files中标签为1的数据有7份且其他标签数据数量不变。再对标签为1 的数据的85%进行randrotated,其中各转换中均不包含fn等参数,代码如何实现。
时间: 2024-02-29 21:53:14 浏览: 146
train数据集
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以下是代码实现:
```python
import random
from monai.transforms import CopyItemsd, RandRotate90d
# 复制标签为1的数据6次
train_files_copy = []
for item in train_files:
if item["label"] == 1:
for i in range(6):
item_copy = item.copy()
train_files_copy.append(item_copy)
train_files_copy.append(item)
# 对标签为1的数据的85%进行随机旋转
train_files_augmented = []
for item in train_files_copy:
if item["label"] == 1:
if random.random() < 0.85:
item_augmented = item.copy()
item_augmented["img"] = RandRotate90d()(item_augmented["img"])
item_augmented["label"] = 1
train_files_augmented.append(item_augmented)
train_files_augmented.append(item)
```
首先,我们通过循环遍历原始数据集 `train_files`,将标签为 1 的数据复制 6 次,然后将这些数据和原始数据一起添加到 `train_files_copy` 列表中。这样,标签为 1 的数据就有了 7 份,而其他标签的数据数量不变。
接下来,我们再次循环遍历 `train_files_copy`,对标签为 1 的数据进行随机旋转。我们使用 `random.random()` 生成一个随机数,并与 0.85 比较,以控制旋转的概率为 85%。如果随机数小于 0.85,则将数据复制一份,并使用 `RandRotate90d` 函数对图像进行随机旋转。最后,我们将新的数据添加到 `train_files_augmented` 列表中。
需要注意的是,在上述代码中我们使用了 `item.copy()` 函数来复制字典类型的数据,避免修改原始数据。
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