class GraspDatasetBase(torch.utils.data.Dataset): """ An abstract dataset for training GG-CNNs in a common format. """ def __init__(self, output_size=300, include_depth=True, include_rgb=False, random_rotate=False, random_zoom=False, input_only=False): """ :param output_size: Image output size in pixels (square) :param include_depth: Whether depth image is included :param include_rgb: Whether RGB image is included :param random_rotate: Whether random rotations are applied :param random_zoom: Whether random zooms are applied :param input_only: Whether to return only the network input (no labels) """ self.output_size = output_size self.random_rotate = random_rotate self.random_zoom = random_zoom self.input_only = input_only self.include_depth = include_depth self.include_rgb = include_rgb self.grasp_files = [] if include_depth is False and include_rgb is False: raise ValueError('At least one of Depth or RGB must be specified.')

这段代码是一个抽象类 GraspDatasetBase，用于在一个通用的格式中训练 GG-CNNs。该类的构造函数包含了多个参数，例如输出图像的大小、是否包括深度图像、是否包括 RGB 图像、是否进行随机旋转、是否进行随机缩放以及是否仅返回网络输入等。在该类中，还定义了一个变量 grasp_files 用于存储夹爪数据文件。如果 include_depth 和 include_rgb 均为 False，会抛出 ValueError 异常。

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ILSVRC-2012 ImageNet dataset

ILSVRC-2012 ImageNet dataset 是一项大规模视觉识别挑战的数据集，它包含了来自ImageNet的训练数据(IMAGE_NET_TRAIN)，专门用于竞赛验证的数据(IMAGE_NET_VALIDATION)，以及竞赛专用的测试数据(IMAGE_NET_TEST)。这个数据集主要用于图像分类任务，比如在深度学习中训练卷积神经网络(CNNs)，尤其是对图像识别算法进行评估和优化。具体来说，要下载并使用该数据集，通常步骤如下：

1. **访问官网**：访问ImageNet官方网站([http://image-net.org/](http://image-net.org/)) 获取最新数据集链接。

2. **数据下载**：找到ILSVRC 2012相关的数据子集，可能需要注册并同意条款后才能下载。通常会提供tar.gz或zip格式的压缩文件。

3. **解压与预处理**：下载后，使用工具如`tar`或`unzip`解压缩，然后按照PyTorch或者其他库的要求对数据进行预处理，可能涉及划分成训练集、验证集和测试集。

4. **使用库加载**：在Python中，可以利用如`torchvision.datasets.ImageFolder`或者直接从URL加载数据，例如`torch.utils.data.DataLoader`。

from torchvision import datasets, transforms
data_transforms = {
    'train': transforms.Compose([
        transforms.RandomResizedCrop(224),
        transforms.RandomHorizontalFlip(),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
    'val': transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.CenterCrop(224),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
}
train_data = datasets.ImageFolder('path/to/train', transform=data_transforms['train'])
val_data = datasets.ImageFolder('path/to/validation', transform=data_transforms['val'])
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True)