torchvision.datasets中所有的数据集

torchvision.datasets 中包含了许多常用的数据集，主要包括：

- MNIST：手写数字图片数据集。
- Fashion-MNIST：服装图片数据集。
- CIFAR-10：10 类物体图片数据集。
- CIFAR-100：100 类物体图片数据集。
- ImageNet：庞大的图片数据集，包含超过 1000 个分类。
- COCO：通用物体和场景数据集，用于目标检测、分割和关键点检测等任务。
- VOC：视觉对象类别数据集，用于目标检测、分割和关键点检测等任务。
- Cityscapes：城市街景分割数据集。
- SBD：语义二进制数据集，用于语义分割任务。
- LSUN：大规模场景识别数据集。
- SVHN：街景房屋号码数据集。
- CelebA：名人脸部属性数据集。
- Kinetics：大规模视频分类数据集。

以上仅列举了部分数据集，torchvision.datasets 中还包括其他数据集，具体可参考官方文档。

相关问题

torchvision.datasets有什么数据集

torchvision.datasets是一个PyTorch中的模块，用于加载和处理常用的计算机视觉数据集。其中包括以下数据集：

1. MNIST：手写数字图片数据集
2. Fashion-MNIST：时尚服装图片数据集
3. CIFAR-10和CIFAR-100：10类和100类物体图片数据集
4. COCO：对象检测、分割和关键点检测数据集
5. ImageNet：大规模图像分类数据集
6. LSUN：场景分类数据集
7. SVHN：街景数字图片数据集
8. STL-10：10类物体图片数据集
9. PhotoTour：6种城市景观图片数据集
10. SBD：Semantic Boundaries Dataset，语义分割数据集

还有一些其他的数据集，可以在torchvision.datasets模块中查看。

torchvision.datasets.cocodetection

torchvision.datasets.cocodetection是一个用于处理COCO（Common Objects in Context）数据集的PyTorch数据集类。COCO数据集是一个广泛使用的目标检测和图像分割数据集，包含大约12万张图像和80个对象类别。

使用torchvision.datasets.cocodetection可以方便地加载并处理COCO数据集。在使用该数据集之前，需要确保已经下载并准备好COCO数据集的图像和标注文件。可以使用torchvision.datasets.coco.CocoDetection类来加载COCO数据集。

使用该数据集类，可以通过指定数据集目录和注释文件路径来加载COCO数据集。加载后的数据集可以用于训练深度学习模型，比如目标检测模型。

加载COCO数据集后，可以使用标准的PyTorch数据处理函数对图像进行预处理、增强和数据扩充，比如变换大小、标准化、随机裁剪等。还可以利用PyTorch的数据加载器(DataLoader)将数据集划分为小批量进行训练。

对于每张图像，COCO数据集提供了对应的注释信息，包括对象类别、边界框坐标、分割掩膜等。可以使用这些注释信息进行目标检测任务的训练和评估。同时，也可以使用这些注释信息来可视化目标检测结果，比如绘制边界框或分割掩膜。

总之，torchvision.datasets.cocodetection是一个方便的PyTorch数据集类，可用于加载处理COCO数据集，用于训练和评估目标检测和图像分割模型。