Kitti

class torchvision.datasets.Kitti(root: Union[str, Path], train: bool = True, transform: Optional[Callable] = None, target_transform: Optional[Callable] = None, transforms: Optional[Callable] = None, download: bool = False)

KITTI 数据集。

它对应于用于对象检测的“对象左侧彩色图像”数据集。

参数:

• root (str 或 pathlib.Path) –

  下载图像的根目录。如果 download=False，则需要以下文件夹结构

  <root>
      └── Kitti
          └─ raw
              ├── training
              |   ├── image_2
              |   └── label_2
              └── testing
                  └── image_2
  

• train (bool, 可选) – 如果为 true，则使用 train 拆分，否则使用 test 拆分。默认为 train。

• transform (callable, 可选) – 接收 PIL 图像并返回转换版本的函数/转换。例如， transforms.PILToTensor

• target_transform (callable, 可选) – 接收目标并对其进行转换的函数/转换。

• transforms (callable, 可选) – 接收输入样本及其目标作为条目并返回转换版本的函数/转换。

• download (bool, 可选) – 如果为 true，则从互联网下载数据集并将其放入根目录。如果数据集已下载，则不会再次下载。

特殊成员:

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

获取给定索引处的项目。

参数:

index (int) – 索引

返回:

(image, target)，其中 target 是包含以下键的字典列表

• type: str (类型：字符串)

• truncated: float (截断：浮点数)

• occluded: int (遮挡：整数)

• alpha: float (Alpha：浮点数)

• bbox: float[4] (bbox：浮点数[4])

• dimensions: float[3] (尺寸：浮点数[3])

• locations: float[3] (位置：浮点数[3])

• rotation_y: float (rotation_y：浮点数)

返回类型:

tuple (元组)