机器学习笔记 - 基于pytorch的自定义数据集和数据加载器

         PyTorch 提供了torch.utils.data.DataLoadertorch.utils.data.Dataset 允许您使用预加载的数据集以及您自己的数据。 Dataset存储样本及其相应的标签,并基于DataLoader进行迭代Dataset以访问样本。

        自定义 Dataset 类必须实现三个函数:__init__、__len__和__getitem__。

        下面的代码,是基于voc格式的目标检测的数据集编写的。

        __init__函数里面定义了基本信息,我们可以看到有路径、图像宽高、分类信息、图像后缀等,主要的是所有图像的路径信息的集合。

        __len__最简单,就是所有的图像的数量。

        __getitem__是根据给定索引找到图像,进行处理,并继续找到对应目标检测的xml文件,读取解析里面的坐标信息等

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