CocoDetection(root=r'D:\file\study\data\COCO2017\train2017', annFile=r'D:\file\study\data\COCO2017\annotations\instances_train2017.json', transforms=transforms.Compose([transforms.ToTensor()]))在读取数据时应该怎样接收数据，for images, targets in train_loader:可以吗

`CocoDetection`是一个用于读取COCO数据集的类，可以使用`DataLoader`来将数据读取为批量数据。你可以使用以下代码来创建一个数据加载器：

from torch.utils.data import DataLoader

coco_dataset = CocoDetection(root=r'D:\file\study\data\COCO2017\train2017',
                             annFile=r'D:\file\study\data\COCO2017\annotations\instances_train2017.json',
                             transforms=transforms.Compose([transforms.ToTensor()]))

train_loader = DataLoader(coco_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

for images, targets in train_loader:
    # do something with images and targets

在这个代码中，`batch_size`参数指定了每个批次数据的大小，`shuffle`参数指定了是否对数据进行洗牌。当你使用`train_loader`迭代时，它将返回一个元组`(images, targets)`，其中`images`是一个大小为`(batch_size, 3, H, W)`的张量，表示一个批次的图像数据。`targets`是一个列表，其中每个元素都是一个长度为`N`的字典，表示一个批次的目标数据，其中`N`是该批次中所有目标的数量。你可以根据需要自定义处理`images`和`targets`的方式。