self.labels = [s.split()[1].strip() for s in open(cfg.label_map, 'r').readlines()]什么意思
时间: 2024-05-17 22:15:53 浏览: 14
这段代码的作用是读取一个文件 `cfg.label_map`,并将每一行的第二个词作为标签(label),存储在 `self.labels` 列表中。具体来说,这个文件每行包含两个词,第一个词是一个标识符(identifier),第二个词是对应的标签。`strip()` 方法用于去除字符串两端的空格和换行符。最终的 `self.labels` 列表中包含了所有标签。
相关问题
class ImageNetDataset(Dataset): def __init__(self, cfg, mode='train'): super(ImageNetDataset, self).__init__() self.mode = mode self.train_file = open(cfg.train_file, 'r').readlines() self.val_file = open(cfg.val_file, 'r').readlines() self.train_file = [(Path(s.strip())) for s in self.train_file] self.val_file = [(Path(s.strip())) for s in self.val_file] if mode == 'train': self.map_file = self.train_file elif mode == 'val': self.map_file = self.val_file elif mode == 'test': self.map_file = self.val_file self.labels = [s.split()[1].strip() for s in open(cfg.label_map, 'r').readlines()] self.labels = sorted(self.labels[:1000]) if getattr(cfg, 'trim_class_count', None) is not None: self.labels = self.labels[:cfg.trim_class_count] self.map_file = list(filter(lambda s: s.parent.stem in self.labels, self.map_file)) self.label_map = {s: idx for idx, s in enumerate(self.labels)} self.cfg = cfg self.augment_type = getattr(cfg, 'augment_type', None) self.loader_type = getattr(cfg, 'loader_type', None) self.parser_type = getattr(cfg, 'parser_type', 'normal') assert self.parser_type in ['normal']这个类是什么意思
这个类是一个 PyTorch 数据集类,用于加载 ImageNet 数据集。在初始化时,它会读取训练集和验证集的文件列表,以及标签映射文件。它还可以根据模式(训练、验证、测试)选择相应的数据集。如果指定了要截断的类别数,则会根据类别名称筛选文件列表。标签映射将标签名称映射为数字标签。此外,该类还可以指定数据增强类型、加载器类型和解析器类型。在数据集的获取过程中,它会根据指定的解析器类型对数据进行解析,并返回图像和标签。
def _load(self): with open(self.txt_filelist, "r") as f: self.relpaths = f.read().splitlines() l1 = len(self.relpaths) self.relpaths = self._filter_relpaths(self.relpaths) print("Removed {} files from filelist during filtering.".format(l1 - len(self.relpaths))) self.synsets = [p.split("/")[0] for p in self.relpaths] self.abspaths = [os.path.join(self.datadir, p) for p in self.relpaths] unique_synsets = np.unique(self.synsets) class_dict = dict((synset, i) for i, synset in enumerate(unique_synsets)) if not self.keep_orig_class_label: self.class_labels = [class_dict[s] for s in self.synsets] else: self.class_labels = [self.synset2idx[s] for s in self.synsets] with open(self.human_dict, "r") as f: human_dict = f.read().splitlines() human_dict = dict(line.split(maxsplit=1) for line in human_dict) self.human_labels = [human_dict[s] for s in self.synsets] labels = { "relpath": np.array(self.relpaths), "synsets": np.array(self.synsets), "class_label": np.array(self.class_labels), "human_label": np.array(self.human_labels), } if self.process_images: self.size = retrieve(self.config, "size", default=256) self.data = ImagePaths(self.abspaths, labels=labels, size=self.size, random_crop=self.random_crop, ) else: self.data = self.abspaths解析
这段代码是用于加载数据的,主要做了以下几件事情:
1. 从文件列表中读取文件路径,并进行过滤;
2. 提取文件的类别标签(即synset)并保存在变量self.synsets中;
3. 将相对路径转为绝对路径,并保存在变量self.abspaths中;
4. 如果keep_orig_class_label为False,则将类别标签转为数字标签;
5. 从human_dict文件中读取类别标签对应的人类可读标签,并保存在变量self.human_labels中;
6. 将文件路径、类别标签、数字标签和人类可读标签保存在labels变量中;
7. 如果process_images为True,则调用ImagePaths类对图像进行处理,并保存在变量self.data中;
8. 如果process_images为False,则直接将文件路径保存在变量self.data中。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)