オックスフォードIIIPyTorch のペット

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*私の投稿では Oxford-IIIIT Pet について説明しています。

OxfordIIITPet() は、以下に示すように Oxford-IIIT Pet データセットを使用できます。

*メモ:

• 最初の引数は root(Required-Type:str または pathlib.Path) です。 *絶対パスまたは相対パスが可能です。
• 2番目の引数はsplit(Optional-Default:"train"-Type:str)です。 ※「trainval」(画像3,680枚)または「test」(画像3,669枚)を設定できます。
• 3 番目の引数は target_types(Optional-Default:"attr"-Type:str または str のリスト) です。 *メモ:
  • 「category」、「binary-category」、および/または「segmentation」を設定できます。 *メモ:
  • 「カテゴリ」は37のカテゴリ(クラス)からのラベルです。
  • "binary-category" は cat(0) または Dog(1) のラベルです。
  • 「segmentation」はセグメンテーション トライマップ画像です。
  • 空のタプルまたはリストを設定することもできます。
  • 同じ値を複数設定できます。
  • 値の順序が異なる場合、その要素の順序も異なります。
• 4 番目の引数は、transform(Optional-Default:None-Type:callable) です。
• 5 番目の引数は target_transform(Optional-Default:None-Type:callable) です。
• 6 番目の引数は download(Optional-Default:False-Type:bool) です。 *メモ:
  • True の場合、データセットはインターネットからダウンロードされ、ルートに抽出 (解凍) されます。
  • これが True で、データセットが既にダウンロードされている場合、データセットは抽出されます。
  • これが True で、データセットがすでにダウンロードされ抽出されている場合は、何も起こりません。
  • データセットがすでにダウンロードされ抽出されている場合は、その方が高速であるため、False にする必要があります。
  • データセット (images.tar.gz および annotations.tar.gz) をここから data/oxford-iiit-pet/ に手動でダウンロードして抽出できます。
• 鉄道画像インデックスのカテゴリ(クラス)のラベルについて、アビシニアン(0)は0～49、アメリカンブルドッグ(1)は50～99、アメリカン ピット ブル テリア(2) は 100~149、 バセットハウンド(3)は150~199、ビーグル(4)は200~249、ベンガル(5)は250~299、バーマン(6)は300~349、 ボンベイ(7)は350~398、ボクサー(8)は399~448、ブリティッシュショートヘア(9)は449~498など
• テスト画像インデックスのカテゴリ(クラス)のラベルについて、アビシニアン(0)は0~97、アメリカンブルドッグ(1)は98~197、アメリカン ピット ブル テリア(2) は 198~297、 バセットハウンド(3)は298~397、ビーグル(4)は398~497、ベンガル(5)は498~597、バーマン(6)は598~697、 ボンベイ(7)は698～785、ボクサー(8)は786～884、ブリティッシュショートヘア(9)は885～984など。

from torchvision.datasets import OxfordIIITPet

trainval_cate_data = OxfordIIITPet(
    root="data"
)

trainval_cate_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    split="trainval",
    target_types="category",
    transform=None,
    target_transform=None,
    download=False
)

trainval_bincate_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    split="trainval",
    target_types="binary-category"
)

test_seg_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    split="test",
    target_types="segmentation"
)

test_empty_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    split="test",
    target_types=[]
)

test_all_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    split="test",
    target_types=["category", "binary-category", "segmentation"]
)

len(trainval_cate_data), len(trainval_bincate_data)
# (3680, 3680)

len(test_seg_data), len(test_empty_data), len(test_all_data)
# (3669, 3669, 3669)

trainval_cate_data
# Dataset OxfordIIITPet
#     Number of datapoints: 3680
#     Root location: data

trainval_cate_data.root
# 'data'

trainval_cate_data._split
# 'trainval'

trainval_cate_data._target_types
# ['category']

print(trainval_cate_data.transform)
# None

print(trainval_cate_data.target_transform)
# None

trainval_cate_data._download
# <bound method oxfordiiitpet._download of dataset oxfordiiitpet number datapoints: root location: data>

len(trainval_cate_data.classes), trainval_cate_data.classes
# (37,
#  ['Abyssinian', 'American Bulldog', 'American Pit Bull Terrier',
#   'Basset Hound', 'Beagle', 'Bengal', 'Birman', 'Bombay', 'Boxer',
#   'British Shorthair', ..., 'Wheaten Terrier', 'Yorkshire Terrier'])

trainval_cate_data[0]
# (<pil.image.image image mode="RGB" size="394x500">, 0)

trainval_cate_data[1]
# (<pil.image.image image mode="RGB" size="450x313">, 0)

trainval_cate_data[2]
# (<pil.image.image image mode="RGB" size="500x465">, 0)

trainval_bincate_data[0]
# (<pil.image.image image mode="RGB" size="394x500">, 0)

trainval_bincate_data[1]
# (<pil.image.image image mode="RGB" size="450x313">, 0)

trainval_bincate_data[2]
# (<pil.image.image image mode="RGB" size="500x465">, 0)

test_seg_data[0]
# (<pil.image.image image mode="RGB" size="300x225">,
#  <pil.pngimageplugin.pngimagefile image mode="L" size="300x225">)

test_seg_data[1]
# (<pil.image.image image mode="RGB" size="300x225">,
#  <pil.pngimageplugin.pngimagefile image mode="L" size="300x225">)

test_seg_data[2]
# (<pil.image.image image mode="RGB" size="229x300">,
#  <pil.pngimageplugin.pngimagefile image mode="L" size="229x300">)

test_empty_data[0]
# (<pil.image.image image mode="RGB" size="300x225">, None)

test_empty_data[1]
# (<pil.image.image image mode="RGB" size="300x225">, None)

test_empty_data[2]
# (<pil.image.image image mode="RGB" size="229x300">, None)

test_all_data[0]
# (<pil.image.image image mode="RGB" size="300x225">,
#  (0, 0, <pil.pngimageplugin.pngimagefile image mode="L" size="300x225">))

test_all_data[1]
# (<pil.image.image image mode="RGB" size="300x225">,
#  (0, 0, <pil.pngimageplugin.pngimagefile image mode="L" size="300x225">))

test_all_data[2]
# (<pil.image.image image mode="RGB" size="229x300">,
#  (0, 0, <pil.pngimageplugin.pngimagefile image mode="L" size="229x300">))

import matplotlib.pyplot as plt

def show_images(data, ims, main_title=None):
    if len(data._target_types) == 0:      
        plt.figure(figsize=(12, 6))
        plt.suptitle(t=main_title, y=1.0, fontsize=14)
        for i, j in enumerate(ims, start=1):
            plt.subplot(2, 5, i)
            im, _ = data[j]
            plt.imshow(X=im)
    elif len(data._target_types) == 1:
        if data._target_types[0] == "category":
            plt.figure(figsize=(12, 6))
            plt.suptitle(t=main_title, y=1.0, fontsize=14)
            for i, j in enumerate(ims, start=1):
                plt.subplot(2, 5, i)
                im, cate = data[j]
                plt.title(label=cate)
                plt.imshow(X=im)
        elif data._target_types[0] == "binary-category":
            plt.figure(figsize=(12, 6))
            plt.suptitle(t=main_title, y=1.0, fontsize=14)
            for i, j in enumerate(ims, start=1):
                plt.subplot(2, 5, i)
                im, bincate = data[j]
                plt.title(label=bincate)
                plt.imshow(X=im)
        elif data._target_types[0] == "segmentation":
            plt.figure(figsize=(12, 12))
            plt.suptitle(t=main_title, y=1.0, fontsize=14)
            for i, j in enumerate(ims, start=1):
                im, seg = data[j]
                if 1 



<p><img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173486413998858.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="OxfordIIITPet in PyTorch"></p><p><img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173486414377932.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="OxfordIIITPet in PyTorch"></p>

<p><img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173486414647181.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="OxfordIIITPet in PyTorch"></p>

<p><img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173486415046391.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="OxfordIIITPet in PyTorch"></p>

<p><img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173486415371337.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="OxfordIIITPet in PyTorch"></p>


          

            
        </pil.pngimageplugin.pngimagefile></pil.image.image></pil.pngimageplugin.pngimagefile></pil.image.image></pil.pngimageplugin.pngimagefile></pil.image.image></pil.image.image></pil.image.image></pil.image.image></pil.pngimageplugin.pngimagefile></pil.image.image></pil.pngimageplugin.pngimagefile></pil.image.image></pil.pngimageplugin.pngimagefile></pil.image.image></pil.image.image></pil.image.image></pil.image.image></pil.image.image></pil.image.image></pil.image.image></bound>

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