SBDataset¶

class torchvision.datasets.SBDataset(root: Union[str, Path], image_set: str = 'train', mode: str = 'boundaries', download: bool = False, transforms: Optional[Callable] = None)[源代码]¶

SBD 目前包含取自 PASCAL VOC 2011 数据集的 11355 张图像的标注。

注意

请注意，此数据集中包含的训练集和验证集与 PASCAL VOC 数据集中的分割不同。特别是，某些“训练”图像可能属于 VOC2012 验证集。如果您有兴趣在 VOC 2012 验证集上进行测试，请使用 image_set=’train_noval’，它排除了所有验证图像。

警告

此类需要 scipy 来从 .mat 格式加载目标文件。

参数:

root (str 或 pathlib.Path) – 语义边界数据集的根目录
image_set (字符串, 可选) – 选择要使用的图像集，train、val 或 train_noval。图像集 train_noval 排除了 VOC 2012 验证图像。
mode (字符串, 可选) – 选择目标类型。可能的值为“boundaries”或“segmentation”。对于“boundaries”，目标是形状为 [num_classes, H, W] 的数组，其中 num_classes=20。
download (bool, 可选) – 如果为 True，则从互联网下载数据集并将其放在根目录中。如果数据集已下载，则不会再次下载。
transforms (callable, 可选) – 一个函数/转换，它以输入样本及其目标作为输入，并返回一个转换后的版本。输入样本是 PIL 图像，如果 mode=’boundaries’，目标是 numpy 数组；如果 mode=’segmentation’，目标是 PIL 图像。

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

文档