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)

Oxford-IIIT Pet 数据集.

参数：

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

• split (string, 可选) – 数据集划分，支持 "trainval" (默认) 或 "test"。

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

  要使用的目标类型。可以是 category (默认) 或 segmentation。也可以是一个列表，输出一个包含所有指定目标类型的元组。类型代表

  • category (int): 37种宠物类别之一的标签。

  • binary-category (int): 猫或狗的二分类标签。

  • segmentation (PIL image): 图像的分割三色图。

  如果为空，将返回 None 作为目标。

• transform (callable, 可选) – 一个函数/变换，接收 PIL 图像并返回变换后的版本。例如，transforms.RandomCrop。

• target_transform (callable, 可选) – 一个函数/变换，接收目标并对其进行变换。

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

• download (bool, 可选) – 如果为 True，则从互联网下载数据集并将其放置到 root/oxford-iiit-pet 中。如果数据集已经下载，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：

样本和元数据，可选地由相应的变换进行变换。

返回类型：

(Any)