INaturalist

类 torchvision.datasets.INaturalist(root: 联合[str, Path], version: str = '2021_train', target_type: 联合[列表[str], str] = 'full', transform: 可选的[可调用对象] = None, target_transform: 可选的[可调用对象] = None, download: 布尔值 = False, loader: 可选的[可调用对象[[联合[str, Path]], 任意类型]] = None)

iNaturalist 数据集。

参数:

• root (str 或 pathlib.Path) – 数据集根目录，用于存储图像文件。此类不需要/不使用标注文件。

• version (字符串, 可选) – 要下载/使用的数据集版本。可选值包括 '2017', '2018', '2019', '2021_train', '2021_train_mini', '2021_valid'。默认值: 2021_train。

• target_type (字符串 或 列表, 可选) –

  目标类型，对于 2021 版本，可选值包括:

  • full: 完整类别（物种）

  • kingdom: 例如，“Animalia”

  • phylum: 例如，“Arthropoda”

  • class: 例如，“Insecta”

  • order: 例如，“Coleoptera”

  • family: 例如，“Cleridae”

  • genus: 例如，“Trichodes”

  对于 2017-2019 版本，可选值包括:

  • full: 完整（数字）类别

  • super: 超级类别，例如，“两栖动物”

  也可以是列表，输出包含所有指定目标类型的元组。默认值为 full。

• transform (可调用对象, 可选) – 一个函数/转换，接收一个 PIL 图像并返回转换后的版本。例如，transforms.RandomCrop

• target_transform (可调用对象, 可选) – 一个函数/转换，接收目标并进行转换。

• download (布尔值, 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。

• loader (可调用对象, 可选) – 一个根据路径加载图像的函数。默认情况下，它使用 PIL 作为其图像加载器，但用户也可以传入 torchvision.io.decode_image，以便直接将图像数据解码为张量。

__getitem__(index: int) → 元组[任意类型, 任意类型]

参数:

index (int) – 索引

返回:

(图像, 目标)，其中目标的类型由 target_type 指定。

返回类型:

元组

category_name(category_type: str, category_id: int) → str

参数:

• category_type (str) – “full”, “kingdom”, “phylum”, “class”, “order”, “family”, “genus” 或 “super” 之一

• category_id (int) – 此类别中的索引（类别 ID）

返回:

类别名称