self.local_images = image_paths[shard:][::num_shards]是什么意思
时间: 2023-06-17 21:03:52 浏览: 186
这段代码是Python中的列表切片操作,用于从一个包含多个图片路径的列表中选取指定数量的元素,以便在多台机器上并行地处理这些数据。
具体来说,`image_paths[shard:]`表示从列表 `image_paths` 的第 `shard` 个元素开始切片,取到列表末尾。然后 `[::num_shards]` 表示每隔 `num_shards` 个元素取一个元素,生成一个新的列表。
所以 `self.local_images` 保存的是从 `image_paths` 中第 `shard` 个元素开始,每隔 `num_shards` 个元素取一个元素所生成的子列表。这个子列表中的元素将由当前的机器进行处理。
相关问题
class ImageDataset(Dataset): def init( self, resolution, image_paths, classes=None, shard=0, num_shards=1, random_crop=False, random_flip=True, ): super().init() self.resolution = resolution self.local_images = image_paths[shard:][::num_shards] self.local_classes = None if classes is None else classes[shard:][::num_shards] self.random_crop = random_crop self.random_flip = random_flip 里面的self.resolution如何实例化
`self.resolution` 是在 `ImageDataset` 类的构造函数中传递的参数,因此需要在创建 `ImageDataset` 对象时进行实例化。例如:
```
dataset = ImageDataset(resolution=(256, 256), image_paths=image_paths, classes=classes, shard=0, num_shards=1, random_crop=True, random_flip=True)
```
在这个例子中,`resolution` 被实例化为一个元组 `(256, 256)`,并传递给了 `ImageDataset` 的构造函数。
class ImageDataset(Dataset): def __init__(self, image_paths): super().__init__() self.image_paths = image_paths self.transform = albumentations.Compose([ albumentations.RandomCrop(height=128, width=128) ]) self.cutout = albumentations.Cutout(num_holes=12, max_h_size=24, max_w_size=24, p=1.0, fill_value=1.0) def __len__(self): return len(self.image_paths) def __getitem__(self, index): image = cv2.imread(self.image_paths[index]) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) / 255.0 image = self.transform(image=image)['image'] image_cutout = self.cutout(image=image)['image'] image = image.reshape((1, image.shape[0], image.shape[1])) image_cutout = image_cutout.reshape((1, image_cutout.shape[0], image_cutout.shape[1])) mask = (image_cutout != 1.0) * 1.0 return image, image_cutout, mask
这段代码是一个PyTorch中的自定义数据集类(ImageDataset),用于加载图像数据并进行数据增强操作。以下是对每个方法的解释:
1. `__init__(self, image_paths)`:构造函数,接收一个包含所有图像路径的列表作为输入参数,并将其存储在成员变量`self.image_paths`中。
2. `__len__(self)`:返回数据集中图像的数量。
3. `__getitem__(self, index)`:根据给定的索引,加载对应路径的图像,并进行数据增强操作。具体步骤如下:
- 使用OpenCV的`cv2.imread()`函数加载图像。
- 将图像从BGR格式转换为灰度图像,并将像素值归一化到0到1之间。
- 使用albumentations库中的`Compose()`函数创建一个数据增强管道,其中包含一个随机裁剪操作(RandomCrop)。
- 使用`Cutout()`函数在图像中随机遮挡12个小区域,模拟数据缺失的情况,从而增强模型的泛化性能。
- 将图像和遮挡后的图像reshape为单通道的张量,并创建一个二值掩码(mask)表示遮挡的区域。
- 返回原图、遮挡后的图像和二值掩码。
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