LFWPairs

class torchvision.datasets.LFWPairs(root: str, split: str = '10fold', image_set: str = 'funneled', transform: ~typing.Optional[~typing.Callable] = None, target_transform: ~typing.Optional[~typing.Callable] = None, download: bool = False, loader: ~typing.Callable[[str], ~typing.Any] = <function default_loader>)

LFW 数据集。

参数:

• root (str 或 pathlib.Path) – 数据集的根目录，其中存在或将在设置 download=True 时保存 lfw-py 目录。

• split (字符串, 可选) – 要使用的图像分割。可以是 train、test、10fold 之一。默认为 10fold。

• image_set (str, 可选) – 要使用的图像漏斗类型，original、funneled 或 deepfunneled。默认为 funneled。

• transform (callable, 可选) – 一个函数/转换，它接受 PIL 图像并返回转换后的版本。例如，transforms.RandomRotation

• 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, 可选) – 不再支持，请设置为 False。

• loader (callable, 可选) – 加载给定路径图像的函数。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 直接将图像数据解码为张量。

特殊成员:

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

参数:

index (int) – 索引

返回:

(image1, image2, target)，其中 target 是表示不同身份的 0 和表示相同身份的 1。

返回类型:

元组