Flowers102

類 torchvision.datasets.Flowers102(root: ~typing.Union[str, ~pathlib.Path], split: str = 'train', transform: ~typing.Optional[~typing.Callable] = None, target_transform: ~typing.Optional[~typing.Callable] = None, download: bool = False, loader: ~typing.Callable[[~typing.Union[str, ~pathlib.Path]], ~typing.Any] = <function default_loader>)

Oxford 102 花卉 資料集.

警告

此類需要 scipy 庫來載入 .mat 格式的目標檔案。

Oxford 102 花卉是一個影像分類資料集，包含 102 個花卉類別。這些花是選擇的在英國常見的花卉。每個類別包含 40 到 258 張影像。

影像具有較大的尺度、姿態和光照變化。此外，還有一些類別內部變化很大，以及一些非常相似的類別。

引數:

• root (字串或 pathlib.Path) – 資料集的根目錄。

• split (字串, 可選) – 資料集劃分，支援 "train" (預設)、"val" 或 "test"。

• transform (可呼叫物件, 可選) – 一個函式/變換，接受 PIL 影像或 torch.Tensor（取決於給定的 loader），並返回變換後的版本。例如，transforms.RandomCrop

• target_transform (可呼叫物件, 可選) – 一個函式/變換，接受目標並對其進行變換。

• download (布林值, 可選) – 如果為 True，則從網際網路下載資料集並放置在根目錄中。如果資料集已下載，則不會再次下載。

• loader (可呼叫物件, 可選) – 一個根據影像路徑載入影像的函式。預設情況下，它使用 PIL 作為影像載入器，但使用者也可以傳入 torchvision.io.decode_image 以直接將影像資料解碼為張量。

特殊成員:

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

引數:

index (整型) – 索引

返回值:

樣本和元資料，可選擇地由相應的變換進行變換。

返回型別:

(Any)