class ImageDataset(Dataset): def __init__(self, image_paths): super().__init__() self.image_paths = image_paths self.transform = albumentations.Compose([ albumentations.RandomCrop(height=128, width=128) ]) self.cutout = albumentations.Cutout(num_holes=12, max_h_size=24, max_w_size=24, p=1.0, fill_value=1.0) def __len__(self): return len(self.image_paths) def __getitem__(self, index): image = cv2.imread(self.image_paths[index]) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) / 255.0 image = self.transform(image=image)['image'] image_cutout = self.cutout(image=image)['image'] image = image.reshape((1, image.shape[0], image.shape[1])) image_cutout = image_cutout.reshape((1, image_cutout.shape[0], image_cutout.shape[1])) mask = (image_cutout != 1.0) * 1.0 return image, image_cutout, mask

时间: 2024-02-15 09:26:27 浏览: 153
这段代码是一个PyTorch中的自定义数据集类(ImageDataset),用于加载图像数据并进行数据增强操作。以下是对每个方法的解释: 1. `__init__(self, image_paths)`:构造函数,接收一个包含所有图像路径的列表作为输入参数,并将其存储在成员变量`self.image_paths`中。 2. `__len__(self)`:返回数据集中图像的数量。 3. `__getitem__(self, index)`:根据给定的索引,加载对应路径的图像,并进行数据增强操作。具体步骤如下: - 使用OpenCV的`cv2.imread()`函数加载图像。 - 将图像从BGR格式转换为灰度图像,并将像素值归一化到0到1之间。 - 使用albumentations库中的`Compose()`函数创建一个数据增强管道,其中包含一个随机裁剪操作(RandomCrop)。 - 使用`Cutout()`函数在图像中随机遮挡12个小区域,模拟数据缺失的情况,从而增强模型的泛化性能。 - 将图像和遮挡后的图像reshape为单通道的张量,并创建一个二值掩码(mask)表示遮挡的区域。 - 返回原图、遮挡后的图像和二值掩码。
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class ImageDataset(Dataset): def init( self, resolution, image_paths, classes=None, shard=0, num_shards=1, random_crop=False, random_flip=True, ): super().init() self.resolution = resolution self.local_images = image_paths[shard:][::num_shards] self.local_classes = None if classes is None else classes[shard:][::num_shards] self.random_crop = random_crop self.random_flip = random_flip 里面的self.resolution如何实例化

`self.resolution` 是在 `ImageDataset` 类的构造函数中传递的参数,因此需要在创建 `ImageDataset` 对象时进行实例化。例如: ``` dataset = ImageDataset(resolution=(256, 256), image_paths=image_paths, classes=classes, shard=0, num_shards=1, random_crop=True, random_flip=True) ``` 在这个例子中,`resolution` 被实例化为一个元组 `(256, 256)`,并传递给了 `ImageDataset` 的构造函数。

tiny imagenet 训练_Dataloader读取图片集并训练网络python实现

以下是使用PyTorch实现Dataloader读取Tiny ImageNet数据集并训练网络的示例代码: ```python import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from torch.utils.data.sampler import SubsetRandomSampler # 定义自定义数据集类 class TinyImageNetDataset(Dataset): def __init__(self, data_dir, transform=None): self.data_dir = data_dir self.transform = transform self.image_paths = [] self.labels = [] with open(data_dir + '/wnids.txt', 'r') as f: self.classes = [line.strip() for line in f.readlines()] for i, cls in enumerate(self.classes): for img_file in os.listdir(data_dir + '/train/' + cls + '/images/'): self.image_paths.append(data_dir + '/train/' + cls + '/images/' + img_file) self.labels.append(i) def __len__(self): return len(self.labels) def __getitem__(self, idx): image_path = self.image_paths[idx] image = Image.open(image_path).convert('RGB') label = self.labels[idx] if self.transform: image = self.transform(image) return image, label # 定义数据增强和预处理操作 transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(64, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.Resize(64), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 创建训练、验证和测试数据集的实例 train_dataset = TinyImageNetDataset(data_dir='/path/to/tiny-imagenet-200', transform=transform_train) val_dataset = TinyImageNetDataset(data_dir='/path/to/tiny-imagenet-200', transform=transform_test) test_dataset = TinyImageNetDataset(data_dir='/path/to/tiny-imagenet-200', transform=transform_test) # 创建随机子采样器 train_sampler = SubsetRandomSampler(range(100000)) val_sampler = SubsetRandomSampler(range(10000)) test_sampler = SubsetRandomSampler(range(10000)) # 创建Dataloader train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=128, sampler=train_sampler, num_workers=4) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=128, sampler=val_sampler, num_workers=4) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=128, sampler=test_sampler, num_workers=4) # 定义神经网络模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.fc1 = nn.Linear(256 * 8 * 8, 1024) self.fc2 = nn.Linear(1024, 200) def forward(self, x): x = F.relu(self.conv1(x)) x = F.max_pool2d(x, kernel_size=2, stride=2) x = F.relu(self.conv2(x)) x = F.max_pool2d(x, kernel_size=2, stride=2) x = F.relu(self.conv3(x)) x = F.max_pool2d(x, kernel_size=2, stride=2) x = x.view(-1, 256 * 8 * 8) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x # 实例化神经网络模型、损失函数和优化器 net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练循环 for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_loader, 0): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() if i % 100 == 99: print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100)) running_loss = 0.0 # 验证和测试循环 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in val_loader: images, labels = data outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() val_accuracy = correct / total print('Validation accuracy: %.2f %%' % (100 * val_accuracy)) correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in test_loader: images, labels = data outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() test_accuracy = correct / total print('Test accuracy: %.2f %%' % (100 * test_accuracy)) ``` 注意:上述代码仅供参考,实际使用时需要根据自己的需求进行修改。
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