pytorch加载并读取数据集怎样达成 用到哪些知识

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如何使用pytorch加载并读取COCO数据集 环境配置基础知识：元祖、字典、数组利用PyTorch读取COCO数据集利用PyTorch读取自己制作的数据集。

环境配置

看pytorch入门教程

基础知识：元祖、字典、数组

# 元祖

a = (1, 2)

# 字典

b = {'username': 'peipeiwang', 'code': '111'}

# 数组

c = [1, 2, 3]

print(a[0])

print(c[0])

print(b["username"])

输出：

利用PyTorch读取COCO数据集

import torchvision

from PIL import ImageDraw

# 导入coco 2017 验证集和对应annotations

coco_dataset = torchvision.datasets.CocoDetection(root="COCO_dataset_val_2017/val2017", annFile="COCO_dataset_val_2017/annotations_trainval2017/annotations/instances_val2017.json")

# 图像和annotation分开读取

image, info = coco_dataset[0]

# ImageDraw 画图工具

image_handler = ImageDraw.ImageDraw(image)

for annotation in info:

# bbox为检测框的位置坐标

x_min, y_min, width, height = annotation['bbox']

# ((), ())分别为左上角的坐标对和右上角的坐标对，image_handler.rectangle是指在图片是绘制方框

image_handler.rectangle(((x_min, y_min), (x_min + width, y_min + height)))

image.show()

利用PyTorch读取自己制作的数据集

使用cvat工具创建自己的数据集标注，导出为coco格式并读取

现在大家对于pytorch加载并读取数据集怎样实现，用到哪些知识的内容应该都有一定的认识了吧，希望这篇能对大家有所帮助。

（编辑：银川站长网）

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