修改下面代码使其去掉标签并顺序选择索引，读取对应的图像序列路径（imgs_path），函数通过调用 self.loader() 函数来加载标签图像并一起返回 def getitem(self, index): current_index = np.random.choice(range(0, self.num_samples)) imgs_path = self.imgseqs[current_index].split() current_imgs = [] current_imgs_path = imgs_path[:len(imgs_path) - 1] current_label_path = imgs_path[len(imgs_path) - 1] current_label = self.loader(current_label_path)

def getitem(self, index):
current_imgs_path = self.imgseqs[index].split()[:-1]
current_label_path = self.imgseqs[index].split()[-1]
current_label = self.loader(current_label_path)
current_imgs = [self.loader(img_path) for img_path in current_imgs_path]
return current_imgs, current_label

相关问题

解释一下 for frame in current_imgs_path: img = self.loader(frame) if self.transform is not None: img = self.transform(img) current_imgs.append(img) current_label = self.transform(current_label) # print(current_label.shape) batch_cur_imgs = np.stack(current_imgs, axis=0) return batch_cur_imgs, current_label

这段代码的作用是：对于current_imgs_path中的每个frame，使用self.loader方法读取图片，并将其应用于self.transform（如果transform非空），最后将处理后的图片添加到current_imgs列表中。同时，使用self.transform方法处理current_label。

解释一下 def __getitem__(self, index): current_index = np.random.choice(range(0, self.num_samples)) imgs_path = self.imgseqs[current_index].split() current_imgs = [] current_imgs_path = imgs_path[:len(imgs_path) - 1] current_label_path = imgs_path[len(imgs_path) - 1] current_label = self.loader(current_label_path)

这是一个在自定义数据集中使用的函数，用于返回给定索引对应的数据样本。在这个函数里，它随机选择一个索引，读取对应的图像序列路径（imgs_path），并把图像序列路径分成两个部分：当前图像的路径（current_imgs_path）和标签的路径（current_label_path）。然后，这个函数通过调用 self.loader() 函数来加载标签图像，并把当前图像路径和标签图像一起返回。