快捷方式

边界框

class torchvision.tv_tensors.BoundingBoxes(data: Any, *, format: Union[BoundingBoxFormat, str], canvas_size: Tuple[int, int], dtype: Optional[dtype] = None, device: Optional[Union[device, str, int]] = None, requires_grad: Optional[bool] = None)[source]

torch.Tensor 的子类,表示形状为 [N, 4] 的边界框。

注意

每个样本应该只有一个 BoundingBoxes 实例,例如 {"img": img, "bbox": BoundingBoxes(...)},尽管一个 BoundingBoxes 对象可以包含多个边界框。

参数:
  • data – 任何可以通过 torch.as_tensor() 转换为张量的数据。

  • format (BoundingBoxFormat, str) – 边界框的格式。

  • canvas_size (two-tuple of python:ints) – 对应图像或视频的高度和宽度。

  • dtype (torch.dpython:type, optional) – 边界框所需的数据类型。如果省略,将从 data 推断。

  • device (torch.device, optional) – 边界框所需的设备。如果省略且 data 是一个 torch.Tensor,则从 data 获取设备。否则,边界框将在 CPU 上构建。

  • requires_grad (bool, optional) – autograd 是否应记录在此边界框上的操作。如果省略且 data 是一个 torch.Tensor,则从 data 获取该值。否则,默认为 False

使用 BoundingBoxes 的示例

如何编写您自己的 v2 变换

如何编写您自己的 v2 变换

如何编写您自己的 TVTensor 类

如何编写您自己的 TVTensor 类

v2 变换入门

v2 变换入门

TVTensors 常见问题解答

TVTensors 常见问题解答

文档

访问 PyTorch 的全面开发者文档

查看文档

教程

获取面向初学者和高级开发者的深度教程

查看教程

资源

查找开发资源并获得问题解答

查看资源