CocoDetection

class torchvision.datasets.CocoDetection(root: Union[str, Path], annFile: str, transform: Optional[Callable] = None, target_transform: Optional[Callable] = None, transforms: Optional[Callable] = None)

MS Coco Detection 資料集。

需要安裝 pycocotools，可透過 pip install pycocotools 或 conda install conda-forge::pycocotools 進行安裝。

引數:

• root (str or pathlib.Path) – 影像下載到的根目錄。

• annFile (string) – json 標註檔案的路徑。

• transform (callable, optional) – 一個函式/變換，接受 PIL 影像並返回變換後的版本。例如，transforms.PILToTensor

• target_transform (callable, optional) – 一個函式/變換，接受目標並對其進行變換。

• transforms (callable, optional) – 一個函式/變換，接受輸入樣本及其目標作為輸入，並返回變換後的版本。

使用 CocoDetection 的示例

Transforms v2: 端到端物件檢測/分割示例

Transforms v2: 端到端物件檢測/分割示例

transforms v2 入門

transforms v2 入門

特殊成員:

__getitem__(index: int) → Tuple[Any, Any]

引數:

index (int) – 索引

返回值:

樣本和元資料，可選擇由相應的變換進行變換。

返回型別:

(Any)