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 Detection 数据集。

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

参数:

• root (str or pathlib.Path) – 图像下载到的根目录。

• annFile (string) – json 标注文件的路径。

• 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.PILToTensor

• target_transform (callable, optional) – 一个函数/变换，接受目标并对其进行变换。

• transforms (callable, optional) – 一个函数/变换，接受输入样本及其目标作为输入，并返回变换后的版本。

使用 CocoDetection 的示例

Transforms v2: 端到端对象检测/分割示例

Transforms v2: 端到端对象检测/分割示例

transforms v2 入门

transforms v2 入门

特殊成员:

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

参数:

index (int) – 索引

返回值:

样本和元数据，可选择由相应的变换进行变换。

返回类型:

(Any)