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

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。