为什么要定义Datasets: PyTorch提供了一个工具函数torch.utils.data.DataLoader.通过这个类,我们在准备mini-batch的时候可以多线程并行处理,这样可以加快准备数据的速度.Datasets就是构建这个类的实例的参数之一. 如何自定义Datasets 下面是一个自定义Datasets的框架: class CustomDataset(data.Dataset):#需要继承data.Dataset def __init__(self): # TODO # 1…

准备数据 准备 COCO128 数据集,其是 COCO train2017 前 128 个数据.按 YOLOv5 组织的目录: $ tree ~/datasets/coco128 -L 2 /home/john/datasets/coco128 ├── images │   └── train2017 │   ├── ... │   └── 000000000650.jpg ├── labels │   └── train2017 │   ├── ... │   └── 000000000650…

之前用过sklearn提供的划分数据集的函数,觉得超级方便.但是在使用TensorFlow和Pytorch的时候一直找不到类似的功能,之前搜索的关键字都是"pytorch split dataset"之类的,但是搜出来还是没有我想要的.结果今天见鬼了突然看见了这么一个函数torch.utils.data.Subset.我的天,为什么超级开心hhhh.终于不用每次都手动划分数据集了. torch.utils.data Pytorch提供的对数据集进行操作的函数详见:https://pyt…

pytorch对一下常用的公开数据集有很方便的API接口,但是当我们需要使用自己的数据集训练神经网络时,就需要自定义数据集,在pytorch中,提供了一些类,方便我们定义自己的数据集合 torch.utils.data.Dataset:所有继承他的子类都应该重写  __len()__  , __getitem()__ 这两个方法 __len()__ :返回数据集中数据的数量 __getitem()__ :返回支持下标索引方式获取的一个数据 torch.utils.data.DataLoader:…

本文将快速引导使用 MMDetection ,记录了实践中需注意的一些问题. 环境准备 基础环境 Nvidia 显卡的主机 Ubuntu 18.04 系统安装,可见 制作 USB 启动盘,及系统安装 Nvidia Driver 驱动安装,可见 Ubuntu 初始配置 - Nvidia 驱动 开发环境 下载并安装 Anaconda ,之后于 Terminal 执行: # 创建 Python 虚拟环境 conda create -n open-mmlab python=3.7 -y conda ac…

代码: https://github.com/ikuokuo/start-scaled-yolov4 Scaled-YOLOv4 代码: https://github.com/WongKinYiu/ScaledYOLOv4 论文: https://arxiv.org/abs/2011.08036 文章: https://alexeyab84.medium.com/scaled-yolo-v4-is-the-best-neural-network-for-object-detection-on-m…

1.将图片的路径和标签写入csv文件并实现读取 # 创建一个文件,包含image,存放方式:label pokemeon\\mew\\0001.jpg,0 def load_csv(self,filename): if not os.path.exists(os.path.join(self.root,filename)): images = [] # 将所有的信息组成一个列表,类别信息通过中间的一个路径判断 for name in self.name2label.keys(): # pokem…

[转载]PyTorch上的contiguous 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/64551412 这篇文章写的非常好,我这里就不复制粘贴了,有兴趣的同学可以去看原文,我这里只摘录一些结论过来以便查询: PyTorch 提供了is_contiguous.contiguous(形容词动用)两个方法 ,分别用于判定Tensor是否是 contiguous 的,以及保证Tensor是contiguous的. is_contiguous直观的解释是Tensor底层一维数组元…

[转载]PyTorch中permute的用法 来源:https://blog.csdn.net/york1996/article/details/81876886 permute(dims) 将tensor的维度换位. 参数:参数是一系列的整数,代表原来张量的维度.比如三维就有0,1,2这些dimension. 例: import torch import numpy as np a=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]]) unpermuted=torch.tensor(a)…

[转载]Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss 来源:https://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/85229988 pytorch的官方文档写的也太简陋了吧-害我看了这么久- NLLLoss 在图片单标签分类时,输入m张图片,输出一个mN的Tensor,其中N是分类个数.比如输入3张图片,分三类,最后的输出是一个33的Tensor,举个例子: 第123行分别是第123张图片的结果,假设第123列分别是猫.狗和猪的…