for item in data_dict['{}'.format(class_num)]['area']: if item * h * w <= h * w * 0.005: s += 1 elif item * h * w <= h * w * 0.010: m += 1 else: l += 1 return s, m, l
时间: 2024-02-14 21:26:09 浏览: 19
这段代码看起来是在对一个名为 `data_dict` 的字典中的特定类别进行面积计算,并根据不同的条件进行分类统计。 `class_num` 是类别的索引,`h` 和 `w` 是高度和宽度的值。
代码的逻辑是遍历 `data_dict['{}'.format(class_num)]['area']` 中的每个元素,然后根据其乘以 `h` 和 `w` 的结果与总面积的比例来判断其属于哪个区间。如果小于等于总面积的 0.005 倍,则计数器 `s` 增加 1;如果小于等于总面积的 0.010 倍,则计数器 `m` 增加 1;否则,计数器 `l` 增加 1。
最后,函数返回计数器 `s`、`m` 和 `l` 的值,表示在不同区间内的元素数量。
相关问题
class Dn_datasets(Dataset): def __init__(self, data_root, data_dict, transform, load_all=False, to_gray=False, s_factor=1, repeat_crop=1): self.data_root = data_root self.transform = transform self.load_all = load_all self.to_gray = to_gray self.repeat_crop = repeat_crop if self.load_all is False: self.data_dict = data_dict else: self.data_dict = [] for sample_info in data_dict: sample_data = Image.open('/'.join((self.data_root, sample_info['path']))).copy() if sample_data.mode in ['RGBA']: sample_data = sample_data.convert('RGB') width = sample_info['width'] height = sample_info['height'] sample = { 'data': sample_data, 'width': width, 'height': height } self.data_dict.append(sample) def __len__(self): return len(self.data_dict) def __getitem__(self, idx): sample_info = self.data_dict[idx] if self.load_all is False: sample_data = Image.open('/'.join((self.data_root, sample_info['path']))) if sample_data.mode in ['RGBA']: sample_data = sample_data.convert('RGB') else: sample_data = sample_info['data'] if self.to_gray: sample_data = sample_data.convert('L') # crop (w_start, h_start, w_end, h_end) image = sample_data target = sample_data sample = {'image': image, 'target': target} if self.repeat_crop != 1: image_stacks = [] target_stacks = [] for i in range(self.repeat_crop): sample_patch = self.transform(sample) image_stacks.append(sample_patch['image']) target_stacks.append(sample_patch['target']) return torch.stack(image_stacks), torch.stack(target_stacks) else: sample = self.transform(sample) return sample['image'], sample['target']
这段代码是用来创建一个自定义的 PyTorch 数据集类,名为 Dn_datasets。它的构造函数接受四个参数:data_root,data_dict,transform 和 load_all。其中,data_root 是数据集的根目录,data_dict 是一个字典,包含了数据集中每个样本的路径、宽度和高度等信息,transform 是一个用于数据增强的 torchvision.transforms 实例,load_all 是一个布尔值,指示是否将整个数据集加载到内存中。
在 __init__ 函数中,如果 load_all 是 False,那么 self.data_dict 直接赋值为传入的 data_dict;否则,它会遍历 data_dict 中的每个样本,将其加载到内存中,并将其图像数据、宽度和高度信息封装为一个字典,并将其存储到 self.data_dict 中。
__len__ 函数返回数据集的样本数量,__getitem__ 函数接受一个索引 idx,返回该索引对应的样本。如果 load_all 是 False,那么它会从磁盘上读取该样本的图像数据;否则,它会从 self.data_dict 中读取该样本的图像数据。如果 to_gray 是 True,那么它会将图像转换为灰度图。最后,如果 repeat_crop 大于 1,那么它会对该样本进行多次裁剪,并返回多个图像和目标对作为一个元组;否则,它会对该样本进行单次裁剪,并返回一个图像和目标对作为一个元组。
def addToDict(self, words_list, words_dict): for item in words_list: if item in words_dict.keys(): words_dict[item] += 1 else: words_dict.setdefault(item, 1)的含义
这段代码的作用是将一个单词列表中的单词及其出现次数添加到一个字典中。具体来说,它接受两个参数:一个单词列表 `words_list` 和一个字典 `words_dict`。对于列表中的每个单词,它会检查该单词是否已经在字典中出现过。如果是,则将该单词在字典中对应的计数器加 1;如果不是,则在字典中添加该单词并将计数器初始化为 1。最终,函数将更新后的字典返回。
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