if 'annotations' in self.dataset: for ann in self.dataset['annotations']: for seg_ann in ann['segments_info']: # to match with instance.json seg_ann['image_id'] = ann['image_id'] img_to_anns[ann['image_id']].append(seg_ann) # segment_id is not unique in coco dataset orz... # annotations from different images but # may have same segment_id if seg_ann['id'] in anns.keys(): anns[seg_ann['id']].append(seg_ann) else: anns[seg_ann['id']] = [seg_ann]

这段代码是在处理一个名为self.dataset的数据集中的annotations（注释）部分。如果数据集中存在annotations，就会对其中的每个annotation进行处理。在每个annotation中，会遍历segments_info（段落信息）部分。

首先，代码将当前段落的image_id（图像ID）与annotation的image_id匹配，并将该段落信息添加到img_to_anns字典中，以便后续处理。

接下来，代码通过segment_id（段落ID）检查anns字典中是否已存在相同的段落ID。如果存在，则将当前段落信息添加到anns字典中对应的列表中；如果不存在，则创建一个新的键值对，键为segment_id，值为包含当前段落信息的列表。

通过这段代码，可以将数据集中的annotations按照图像ID和段落ID进行组织和索引，方便后续使用和处理。

相关问题

yolov1的软件代码解读 class VOCDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, csv_file, img_dir, label_dir, S=7, B=2, C=20, transform=None): self.annotations = pd.read_csv(csv_file) self.img_dir = img_dir self.label_dir = label_

dir self.S = S # S: 每个cell预测的边界框数量 self.B = B # B: 每个边界框预测的坐标数 self.C = C # C: 物体类别数 self.transform = transform def __len__(self): return len(self.annotations) def __getitem__(self, index): label_path = os.path.join(self.label_dir, self.annotations.iloc[index, 1]) boxes = [] with open(label_path) as f: for label in f.readlines(): class_label, x, y, width, height = [float(x) if float(x) != int(float(x)) else int(x) for x in label.replace("\n", "").split()] boxes.append([class_label, x, y, width, height]) img_path = os.path.join(self.img_dir, self.annotations.iloc[index, 0]) image = Image.open(img_path) boxes = torch.tensor(boxes) if self.transform: image, boxes = self.transform(image, boxes) label_matrix = torch.zeros((self.S, self.S, self.C + 5 * self.B)) for box in boxes: class_label, x, y, width, height = box class_label = int(class_label) # i,j represents the cell row and cell column i, j = int(self.S * y), int(self.S * x) x_cell, y_cell = self.S * x - j, self.S * y - i # width and height of cell width_cell, height_cell = (width * self.S, height * self.S) if label_matrix[i, j, 20] == 0: # Set that there exists an object # Coordinates of bounding box box_coordinates = torch.tensor([x_cell, y_cell, width_cell, height_cell]) label_matrix[i, j, 20:25] = box_coordinates # Set the class label_matrix[i, j, class_label] = 1 # Set no-object confidence to 0 label_matrix[i, j, 25:] = torch.tensor([0] * 5) return image, label_matrix

这是一个 PyTorch 中的数据集类，用于加载 Pascal VOC 数据集的图片和标签。在 `__init__` 方法中，我们读取了 CSV 文件，设置了图片和标签的路径，以及每个 cell 预测的边界框数、每个边界框预测的坐标数和物体类别数。在 `__getitem__` 方法中，我们首先读取了标签文件，解析出每个边界框的类别、坐标和大小，然后加载对应的图片，对图片和标签进行了预处理，并最终返回图片和标签矩阵。其中，标签矩阵的大小为 `(S, S, C + 5B)`，其中 `S` 表示每个 cell 的大小，`C` 表示物体类别数，`B` 表示每个边界框预测的坐标数，这里为 4 个坐标值和 1 个置信度值。在标签矩阵中，每个 cell 中包含了表示是否存在物体的置信度值和对应边界框的坐标和类别信息。

File "/home/wangziyi/DM/smallcap1/smallcap/coco-caption/pycocotools/coco.py", line 81, in createIndex imgToAnns = {ann['image_id']: [] for ann in self.dataset['annotations']} TypeError: list indices must be integers or slices, not str 怎么修改代码

这个错误是由于在 `imgToAnns` 字典中使用了字符串作为键，而实际上应该使用整数类型的图片 ID。为了修改这个问题，我们需要在创建 `imgToAnns` 字典时将 `ann['image_id']` 强制转换为整数类型。

以下是修改后的代码：

imgToAnns = {int(ann['image_id']): [] for ann in self.dataset['annotations']}

通过将 `ann['image_id']` 强制转换为整数，我们可以避免这个错误，使代码能够正常运行。