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 (字符串, 可选) – 数据集分割，支持 "trainval"（默认）或 "test"。

• target_types (字符串, 字符串序列, 可选) –

  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。这些类型代表

  • category (int)：37 个宠物类别之一的标签。

  • binary-category (int)：猫或狗的二元标签。

  • segmentation (PIL 图像)：图像的分割三元图。

  如果为空，则返回 None 作为目标。

• transform (可调用对象, 可选) – 一个函数/转换，它接收一个 PIL 图像并返回一个转换后的版本。例如，transforms.RandomCrop。

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

• 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，可选地通过各自的转换进行转换。

返回类型：

(任意)