wrap_dataset_for_transforms_v2

torchvision.datasets.wrap_dataset_for_transforms_v2(dataset, target_keys=None)

将 torchvision.dataset 包装起来，以便与 torchvision.transforms.v2 一起使用。

示例

>>> dataset = torchvision.datasets.CocoDetection(...)
>>> dataset = wrap_dataset_for_transforms_v2(dataset)

注意

目前，仅支持最流行的数据集。此外，该包装器仅支持 torchvision.transforms.v2 完全支持的数据集配置。如果您遇到一个错误，提示您针对所需的数据集或配置向 torchvision 提出问题，请这样做。

数据集样本按照以下描述进行包装。

特殊情况

• CocoDetection: 包装器返回一个列表字典，而不是返回一个字典列表作为目标。此外，还会添加键值对 "boxes" (采用 XYXY 坐标格式)、"masks" 和 "labels"，并将数据包装到相应的 torchvision.tv_tensors 中。原始键会被保留。如果省略 target_keys，则仅返回 "image_id"、"boxes" 和 "labels" 的值。

• VOCDetection: 键值对 "boxes" 和 "labels" 被添加到目标中，并将数据包装到相应的 torchvision.tv_tensors 中。原始键会被保留。如果省略 target_keys，则仅返回 "boxes" 和 "labels" 的值。

• CelebA: target_type="bbox" 的目标被转换为 XYXY 坐标格式，并包装到 BoundingBoxes tv_tensor 中。

• Kitti: 包装器返回一个列表字典，而不是返回一个字典列表作为目标。此外，还会添加键值对 "boxes" 和 "labels"，并将数据包装到相应的 torchvision.tv_tensors 中。原始键会被保留。如果省略 target_keys，则仅返回 "boxes" 和 "labels" 的值。

• OxfordIIITPet: target_type="segmentation" 的目标被包装到 Mask tv_tensor 中。

• Cityscapes: target_type="semantic" 的目标被包装到 Mask tv_tensor 中。target_type="instance" 的目标被替换为包含键值对 "masks" (作为 Mask tv_tensor) 和 "labels" 的字典。

• WIDERFace: 目标中键 "bbox" 对应的值被转换为 XYXY 坐标格式，并包装到 BoundingBoxes tv_tensor 中。

图像分类数据集

对于图像分类数据集，此包装器是一个空操作（no-op），因为它们已经完全受 torchvision.transforms 支持，因此 torchvision.transforms.v2 无需进行任何更改。

分割数据集

分割数据集，例如 VOCSegmentation，返回一个包含两个 PIL.Image.Image 的二元组。此包装器将图像（第一个元素）保持不变，同时将分割掩码（第二个元素）包装到 Mask 中。

视频分类数据集

视频分类数据集，例如 Kinetics，返回一个三元组，其中包含用于视频和音频的 torch.Tensor 以及作为标签的 int。此包装器将视频包装到 Video 中，同时保持其他元素不变。

注意

仅支持使用 output_format="TCHW" 构造的数据集，因为 torchvision.transforms.v2 不支持替代的 output_format="THWC"。

参数:

• dataset – 需要包装的数据集实例，以便与 transforms v2 兼容。

• target_keys – 如果目标是一个字典，则指定要返回的目标键。如果为 None（默认），则选择的键是数据集特定的。如果为 "all"，则返回完整的目标。也可以是字符串集合，用于精细访问。目前仅支持 CocoDetection、VOCDetection、Kitti 和 WIDERFace。详情请参见上文。

使用 wrap_dataset_for_transforms_v2 的示例

Transforms v2：端到端目标检测/分割示例

Transforms v2：端到端目标检测/分割示例

Transforms v2 入门

Transforms v2 入门