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*Mein Beitrag erklärt Caltech 101.
Caltech101() kann den Caltech 101-Datensatz wie unten gezeigt verwenden:
*Memos:
- Das 1. Argument ist root(Required-Type:str oder pathlib.Path). *Ein absoluter oder relativer Pfad ist möglich.
- Das 2. Argument ist target_type(Optional-Default:"category"-Type:str oder Tupel oder Liste von str). *„Kategorie“ und/oder „Anmerkung“ können darauf eingestellt werden.
- Das dritte Argument ist transform(Optional-Default:None-Type:callable).
- Das 4. Argument ist target_transform(Optional-Default:None-Type:callable).
- Das 5. Argument ist download(Optional-Default:False-Type:bool):
*Memos:
- Wenn es wahr ist, wird der Datensatz aus dem Internet heruntergeladen und in das Stammverzeichnis extrahiert (entpackt).
- Wenn es „True“ ist und der Datensatz bereits heruntergeladen wurde, wird er extrahiert.
- Wenn es „True“ ist und der Datensatz bereits heruntergeladen und extrahiert wurde, passiert nichts.
- Es sollte False sein, wenn der Datensatz bereits heruntergeladen und extrahiert wurde, da es schneller ist.
- Sie können den Datensatz (101_ObjectCategories.tar.gz und Annotations.tar) manuell herunterladen und von hier nach data/caltech101/ extrahieren.
- Zu den Kategorien der Bildindizes: Faces(0) ist 0~434, Faces_easy(1) ist 435~869, Leopards(2 ) ist 870~1069, Motorräder(3) ist 1070~1867, Akkordeon(4) ist 1868~1922, Flugzeuge(5) ist 1923~2722, Anker(6) ist 2723~2764, ant(7) ist 2765~2806, barrel(8) ist 2807~2853, bass(9) ist 2854~2907 usw .
from torchvision.datasets import Caltech101 category_data = Caltech101( root="data" ) category_data = Caltech101( root="data", target_type="category", transform=None, target_transform=None, download=False ) annotation_data = Caltech101( root="data", target_type="annotation" ) all_data = Caltech101( root="data", target_type=["category", "annotation"] ) len(category_data), len(annotation_data), len(all_data) # (8677, 8677, 8677) category_data # Dataset Caltech101 # Number of datapoints: 8677 # Root location: data\caltech101 # Target type: ['category'] category_data.root # 'data/caltech101' category_data.target_type # ['category'] print(category_data.transform) # None print(category_data.target_transform) # None category_data.download # <bound method caltech101.download of dataset caltech101 number datapoints: root location: data target type:> len(category_data.categories) # 101 category_data.categories # ['Faces', 'Faces_easy', 'Leopards', 'Motorbikes', 'accordion', # 'airplanes', 'anchor', 'ant', 'barrel', 'bass', 'beaver', # 'binocular', 'bonsai', 'brain', 'brontosaurus', 'buddha', # 'butterfly', 'camera', 'cannon', 'car_side', 'ceiling_fan', # 'cellphone', 'chair', 'chandelier', 'cougar_body', 'cougar_face', ...] len(category_data.annotation_categories) # 101 category_data.annotation_categories # ['Faces_2', 'Faces_3', 'Leopards', 'Motorbikes_16', 'accordion', # 'Airplanes_Side_2', 'anchor', 'ant', 'barrel', 'bass', # 'beaver', 'binocular', 'bonsai', 'brain', 'brontosaurus', # 'buddha', 'butterfly', 'camera', 'cannon', 'car_side', # 'ceiling_fan', 'cellphone', 'chair', 'chandelier', 'cougar_body', ...] category_data[0] # (<pil.jpegimageplugin.jpegimagefile image mode="RGB" size="510x337">, 0) category_data[1] # (<pil.jpegimageplugin.jpegimagefile image mode="RGB" size="519x343">, 0) category_data[2] # (<pil.jpegimageplugin.jpegimagefile image mode="RGB" size="492x325">, 0) category_data[435] # (<pil.jpegimageplugin.jpegimagefile image mode="RGB" size="290x334">, 1) category_data[870] # (<pil.jpegimageplugin.jpegimagefile image mode="RGB" size="192x128">, 2) annotation_data[0] # (<pil.jpegimageplugin.jpegimagefile image mode="RGB" size="510x337">, # array([[10.00958466, 8.18210863, 8.18210863, 10.92332268, ...], # [132.30670927, 120.42811502, 103.52396166, 90.73162939, ...]])) annotation_data[1] # (<pil.jpegimageplugin.jpegimagefile image mode="RGB" size="519x343">, # array([[15.19298246, 13.71929825, 15.19298246, 19.61403509, ...], # [121.5877193, 103.90350877, 80.81578947, 64.11403509, ...]])) annotation_data[2] # (<pil.jpegimageplugin.jpegimagefile image mode="RGB" size="492x325">, # array([[10.40789474, 7.17807018, 5.79385965, 9.02368421, ...], # [131.30789474, 120.69561404, 102.23947368, 86.09035088, ...]])) annotation_data[435] # (<pil.jpegimageplugin.jpegimagefile image mode="RGB" size="290x334">, # array([[64.52631579, 95.31578947, 123.26315789, 149.31578947, ...], # [15.42105263, 8.31578947, 10.21052632, 28.21052632, ...]])) annotation_data[870] # (<pil.jpegimageplugin.jpegimagefile image mode="RGB" size="192x128">, # array([[2.96536524, 7.55604534, 19.45780856, 33.73992443, ...], # [23.63413098, 32.13539043, 33.83564232, 8.84193955, ...]])) all_data[0] # (<pil.jpegimageplugin.jpegimagefile image mode="RGB" size="510x337">, # (0, array([[10.00958466, 8.18210863, 8.18210863, 10.92332268, ...], # [132.30670927, 120.42811502, 103.52396166, 90.73162939, ...]])) all_data[1] # (<pil.jpegimageplugin.jpegimagefile image mode="RGB" size="519x343">, # (0, array([[15.19298246, 13.71929825, 15.19298246, 19.61403509, ...], # [121.5877193, 103.90350877, 80.81578947, 64.11403509, ...]])) all_data[2] # (<pil.jpegimageplugin.jpegimagefile image mode="RGB" size="492x325">, # (0, array([[10.40789474, 7.17807018, 5.79385965, 9.02368421, ...], # [131.30789474, 120.69561404, 102.23947368, 86.09035088, ...]])) all_data[3] # (<pil.jpegimageplugin.jpegimagefile image mode="RGB" size="538x355">, # (0, array([[19.54035088, 18.57894737, 26.27017544, 38.2877193, ...], # [131.49122807, 100.24561404, 74.2877193, 49.29122807, ...]])) all_data[4] # (<pil.jpegimageplugin.jpegimagefile image mode="RGB" size="528x349">, # (0, array([[11.87982456, 11.87982456, 13.86578947, 15.35526316, ...], # [128.34649123, 105.50789474, 91.60614035, 76.71140351, ...]])) import matplotlib.pyplot as plt def show_images(data, main_title=None): plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.suptitle(t=main_title, y=1.0, fontsize=14) ims = (0, 1, 2, 435, 870, 1070, 1868, 1923, 2723, 2765, 2807, 2854) for i, j in enumerate(ims, start=1): plt.subplot(2, 5, i) if len(data.target_type) == 1: if data.target_type[0] == "category": im, lab = data[j] plt.title(label=lab) elif data.target_type[0] == "annotation": im, (px, py) = data[j] plt.scatter(x=px, y=py) plt.imshow(X=im) elif len(data.target_type) == 2: if data.target_type[0] == "category": im, (lab, (px, py)) = data[j] elif data.target_type[0] == "annotation": im, ((px, py), lab) = data[j] plt.title(label=lab) plt.imshow(X=im) plt.scatter(x=px, y=py) if i == 10: break plt.tight_layout() plt.show() show_images(data=category_data, main_title="category_data") show_images(data=annotation_data, main_title="annotation_data") show_images(data=all_data, main_title="all_data") </pil.jpegimageplugin.jpegimagefile></pil.jpegimageplugin.jpegimagefile></pil.jpegimageplugin.jpegimagefile></pil.jpegimageplugin.jpegimagefile></pil.jpegimageplugin.jpegimagefile></pil.jpegimageplugin.jpegimagefile></pil.jpegimageplugin.jpegimagefile></pil.jpegimageplugin.jpegimagefile></pil.jpegimageplugin.jpegimagefile></pil.jpegimageplugin.jpegimagefile></pil.jpegimageplugin.jpegimagefile></pil.jpegimageplugin.jpegimagefile></pil.jpegimageplugin.jpegimagefile></pil.jpegimageplugin.jpegimagefile></pil.jpegimageplugin.jpegimagefile></bound>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonCaltech in PyTorch. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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