如何把deepfashion数据集进行数据处理,请帮我编写一个torch的示例

时间: 2024-02-11 21:03:57 浏览: 105
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wikitext-2数据集,是torchtext中自然语言建模数据集之一

好的,以下是一个DeepFashion数据集的PyTorch数据处理示例,包括数据清洗、数据预处理、数据增强、数据划分、标注处理和数据存储: ```python import os import numpy as np import cv2 import json from sklearn.model_selection import train_test_split import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, SubsetRandomSampler # 定义DeepFashion数据集路径和预处理参数 data_dir = '/path/to/deepfashion/dataset' img_size = (256, 256) train_val_ratio = 0.9 val_test_ratio = 0.5 max_rotation_angle = 10 # 自定义数据集类 class DeepFashionDataset(Dataset): def __init__(self, data_dir, lines): self.data_dir = data_dir self.lines = lines def __len__(self): return len(self.lines) def __getitem__(self, idx): line = self.lines[idx] img_path = os.path.join(self.data_dir, 'Img', 'train', line[0]) bbox = line[1:] img = cv2.imread(img_path) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.resize(img, img_size) rotation_angle = np.random.uniform(-max_rotation_angle, max_rotation_angle) M = cv2.getRotationMatrix2D((img_size[0] / 2, img_size[1] / 2), rotation_angle, 1.0) img = cv2.warpAffine(img, M, img_size) img = np.transpose(img, (2, 0, 1)).astype(np.float32) / 255.0 bbox = np.array(bbox, dtype=np.float32) return img, bbox # 读取标注文件,并进行数据清洗和划分 with open(os.path.join(data_dir, 'Anno/list_bbox.txt'), 'r') as f: lines = f.readlines()[2:] # 跳过前两行 lines = [line.strip().split() for line in lines] lines = [[line[0], *map(int, line[1:])] for line in lines] lines = [line for line in lines if line[3] > 0 and line[4] > 0] # 去掉宽度或高度为0的标注 train_lines, val_test_lines = train_test_split(lines, train_size=train_val_ratio, random_state=42) val_lines, test_lines = train_test_split(val_test_lines, train_size=val_test_ratio, random_state=42) # 创建数据集和数据加载器 train_dataset = DeepFashionDataset(data_dir, train_lines) val_dataset = DeepFashionDataset(data_dir, val_lines) test_dataset = DeepFashionDataset(data_dir, test_lines) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32) # 将训练集、验证集和测试集数据保存到本地文件中 torch.save(train_loader, os.path.join(data_dir, 'train_loader.pth')) torch.save(val_loader, os.path.join(data_dir, 'val_loader.pth')) torch.save(test_loader, os.path.join(data_dir, 'test_loader.pth')) ``` 以上是一个简单的DeepFashion数据集的PyTorch数据处理示例,其中使用了自定义数据集类和数据加载器来加载数据,并将数据集和数据加载器保存到本地文件中。具体实现可以根据实际需求和数据集特点进行调整。
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