OxfordIIITPet

class torchvision.datasets.OxfordIIITPet(root: Union[str, Path], split: str = 'trainval', target_types: Union[Sequence[str], str] = 'category', transforms: Optional[Callable] = None, transform">: Optional[Callable] = None, target_transform">: Optional[Callable] = None, download: bool = False)

牛津-IIIT 宠物数据集.

参数:

• root (str 或 pathlib.Path) – 数据集的根目录。

• split (string, optional) – 数据集拆分，支持 "trainval" (默认) 或 "test"。

• target_types (string, sequence of strings, optional) –

  要使用的目标类型。可以是 category (默认) 或 segmentation。也可以是列表，以输出包含所有指定目标类型的元组。类型表示

  • category (int): 37 种宠物类别之一的标签。

  • binary-category (int): 猫或狗的二元标签。

  • segmentation (PIL 图像): 图像的分割 trimap。

  如果为空，则将返回 None 作为目标。

• transform (callable, optional) – 接收 PIL 图像并返回转换后版本的功能/转换。例如，transforms.RandomCrop。

• target_transform (callable, optional) – 接收目标并转换它的功能/转换。

• download (bool, optional) – 如果为 True，则从互联网下载数据集并将其放入 root/oxford-iiit-pet。如果数据集已下载，则不会再次下载。

特殊成员:

__getitem__(idx: int) → Tuple[Any, Any]

参数:

index (int) – 索引

返回值:

样本和元数据，可以选择通过各自的转换进行转换。

返回类型:

(Any)