PyTorch의 Coco캡션 (3)

이 게시물은 다양한 MS COCO 데이터 세트와 함께 CocoCaptions 라이브러리의 torchvision.datasets 클래스를 사용하는 방법을 보여줍니다. 예제에서는 unlabeled2017 하위 집합에서 이미지를 로드하고 표시하는 방법을 보여줍니다. 그러나 stuff_train2017, stuff_val2017, stuff_train2017_pixelmaps 및 stuff_val2017_pixelmaps의 데이터에 액세스하려고 하면 오류가 발생하여 CocoCaptions과 호환되지 않음을 나타냅니다. 코드 조각과 해당 출력은 아래에 제공됩니다.

코드 및 출력:

코드는 CocoCaptions을 사용하여 MS COCO 데이터세트의 다양한 하위 집합을 로드하고 활용하려고 시도합니다. unlabeled2017 하위 집합이 성공적으로 로드되어 이미지 표시가 가능해졌습니다. 다른 하위 집합("stuff" 및 "panoptic" 데이터 포함)은 오류를 발생시켜 이러한 특정 데이터 구조CocoCaptions와 함께

를 사용할 때의 제한 사항을 강조합니다.

<code class="language-python">from torchvision.datasets import CocoCaptions
import matplotlib.pyplot as plt

# ... (CocoCaptions instantiation code as provided in the input) ...

# ... (len() calls and error handling code as provided in the input) ...

unlabeled2017_data[2]  # Displays image and empty caption list
unlabeled2017_data[47] # Displays image and empty caption list
unlabeled2017_data[64] # Displays image and empty caption list

def show_images(data, ims, main_title=None):
    file = data.root.split('/')[-1]
    fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(14, 8))
    fig.suptitle(t=main_title, y=0.9, fontsize=14)
    for i, axis in zip(ims, axes.ravel()):
        if not data[i][1]:
            im, _ = data[i]
            axis.imshow(X=im)
    fig.tight_layout()
    plt.show()

ims = (2, 47, 64)
show_images(data=unlabeled2017_data, ims=ims, main_title="unlabeled2017_data")</code>

show_images 기능은 unlabeled2017_data 하위 집합의 이미지 3개를 표시합니다.

결론:

이 실험은 CocoCaptions가 특정 MS COCO 데이터 하위 집합(예: unlabeled2017)에서 작동하지만 모든 주석과 직접 호환되지는 않는다는 것을 보여줍니다. 발생한 오류는 "stuff" 및 "panoptic" 주석에 적절한 로드 및 사용을 위해 다른 접근 방식이나 다른 데이터 세트 클래스가 필요함을 나타냅니다. 성공적인 데이터 액세스를 위해서는 이러한 주석의 구조와 사용 가능한 torchvision 데이터 세트 클래스에 대한 추가 조사가 필요합니다.

위 내용은 PyTorch의 Coco캡션 (3)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!