斯坦福汽车

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

斯坦福汽车数据集

汽车数据集包含 196 类汽车的 16,185 张图像。数据分为 8,144 张训练图像和 8,041 张测试图像，每类图像大约按 50-50 的比例分割

原始 URL 是 https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html，但已失效。

注意

此类需要 scipy 来从 .mat 格式加载目标文件。

参数：

• root (str 或 pathlib.Path) – 数据集的根目录

• split (string, 可选) – 数据集拆分，支持 "train"（默认）或 "test"。

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

• download (bool, 可选) – 此参数存在是为了向后兼容性，但它不会下载数据集，因为原始 URL 不再可用。该数据集似乎在 Kaggle 上可用，因此您可以尝试使用 这些说明 手动下载。

特殊成员：

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

返回给定索引的 pil_image 和 class_id