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 检测 数据集。

它需要安装 pycocotools，可以通过 pip install pycocotools 或 conda install conda-forge::pycocotools 进行安装。

参数:

• root (str 或 pathlib.Path) – 用于下载图像的根目录。

• annFile (string) – JSON 标注文件的路径。

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

• 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。

• transforms (callable, optional) – 接受输入样本及其目标并返回转换后版本的函数/转换。

使用 CocoDetection 的示例

变换 v2：端到端目标检测/分割示例

变换 v2：端到端目标检测/分割示例

变换 v2 入门

变换 v2 入门

特殊成员:

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

参数:

index (int) – 索引

返回:

样本和元数据，可通过相应的变换进行可选变换。

返回类型:

(任意)