iNaturalist

class torchvision.datasets.INaturalist(root: Union[str, Path], version: str = '2021_train', target_type: Union[list[str], str] = 'full', transform: Optional[Callable] = None, target_transform: Optional[Callable] = None, download: bool = False, loader: Optional[Callable[[Union[str, Path]]], Any]] = None)

iNaturalist 数据集。

参数:

• root (str 或 pathlib.Path) – 存储图像文件的根目录。此类不要求/使用注释文件。

• version (string, optional) – 要下载/使用的数据集版本。可以是 '2017'、'2018'、'2019'、'2021_train'、'2021_train_mini'、'2021_valid' 之一。默认值：2021_train。

• target_type (string 或 list, optional) –

  要使用的目标类型，对于 2021 版本，可以是以下之一：

  • full: 完整类别（物种）

  • kingdom: 例如，“Animalia”（动物界）

  • phylum: 例如，“Arthropoda”（节肢动物门）

  • class: 例如，“Insecta”（昆虫纲）

  • order: 例如，“Coleoptera”（鞘翅目）

  • family: 例如，“Cleridae”（ LikeLikeidae 属）

  • genus: 例如，“Trichodes”

  对于 2017-2019 版本，可以是以下之一：

  • full: 完整（数字）类别

  • super: 超类别，例如“Amphibians”（两栖动物）

  也可以是一个列表，输出包含所有指定目标类型的元组。默认为 full。

• transform (callable, optional) – 一个函数/变换，接受 PIL 图像并返回变换后的版本。例如，transforms.RandomCrop

• target_transform (可调用对象, 可选) – 一个函数/变换，接受目标并对其进行变换。

• download (bool, optional) – 如果为 True，则从互联网下载数据集并将其放入根目录。如果数据集已下载，则不会再次下载。

• loader (callable, optional) – 一个加载给定路径的图像的函数。默认情况下，它使用 PIL 作为图像加载器，但用户也可以传入 torchvision.io.decode_image 以直接将图像数据解码为张量。

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

参数:

index (int) – 索引

返回:

(image, target)，其中 target 的类型由 target_type 指定。

返回类型:

元组

category_name(category_type: str, category_id: int) → str

参数:

• category_type (str) – “full”、“kingdom”、“phylum”、“class”、“order”、“family”、“genus”或“super”之一

• category_id (int) – 此类别的索引（类 ID）

返回:

该类别的名称