PyTorch의 Caltech

커피 한잔 사주세요😄

*내 게시물은 Caltech 101에 대해 설명합니다.

Caltech101()은 아래와 같이 Caltech 101 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.

*메모:

• 첫 번째 인수는 루트(필수 유형:str 또는 pathlib.Path)입니다. *절대경로, 상대경로 모두 가능합니다.
• 두 번째 인수는 target_type(Optional-Default:"category"-Type:str 또는 튜플 또는 str 목록)입니다. *메모:
  • "카테고리" 및/또는 "주석"을 설정할 수 있습니다.
  • 101개 카테고리(클래스)의 라벨 및/또는 주석이 포함된 8.677개의 이미지가 반환됩니다.
• 세 번째 인수는 변환(Optional-Default:None-Type:callable)입니다.
• 네 번째 인수는 target_transform(Optional-Default:None-Type:callable)입니다.
• 다섯 번째 인수는 download(Optional-Default:False-Type:bool)입니다. *메모:
  • True인 경우 데이터 세트가 인터넷에서 다운로드되어 루트에 추출(압축 해제)됩니다.
  • True이고 데이터세트가 이미 다운로드된 경우 추출됩니다.
  • True이고 데이터 세트가 이미 다운로드되어 추출된 경우 아무 일도 일어나지 않습니다.
  • 데이터 세트가 이미 다운로드되어 추출된 경우 더 빠르므로 False여야 합니다.
  • 데이터 세트를 다운로드하려면 gdown이 필요합니다.
  • 여기에서 데이터 세트(101_ObjectCategories.tar.gz 및 Annotations.tar)를 data/caltech101/에 수동으로 다운로드하고 추출할 수 있습니다.
• 이미지 인덱스의 카테고리(레이블)는 Faces(0)는 0~434, Faces_easy(1)은 435~869, Leopards(2)는 870~1069이고, 오토바이(3)는 1070~1867, 아코디언(4)은 1868~1922, 비행기(5)는 1923~2722, 앵커(6)은 2723~2764, ant(7)은 2765~2806, barrel(8)은 2807~2853, bass(9)는 2854~2907 등 .

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 of datapoints: 8677
#     Root location: data\caltech101
#     Target type: ['category']>

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")

위 내용은 PyTorch의 Caltech의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!