cvpmvsnet自制数据集

### 使用自制数据集训练CVPMVSN ET模型 对于使用自制数据集来训练计算机视觉项目中的特定模型，如CVPMVSN ET模型，通常涉及几个关键步骤。这些步骤不仅限于该模型本身，而是适用于大多数基于深度学习框架的自定义数据集训练过程。 #### 数据预处理 为了使自制的数据集能够被用于训练CVPMVSN ET或其他类似的神经网络架构，首先需要确保数据已经被适当地标注并转换成适合输入的形式。这可能涉及到图像尺寸调整、标准化以及标签编码等工作[^1]。 ```python from torchvision import transforms transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), # 调整大小到统一规格 transforms.ToTensor(), # 将PIL Image或numpy.ndarray转为tensor ]) ``` #### 构建数据加载器 构建PyTorch风格的数据加载器(DataLoader)，以便有效地读取和批量化处理来自磁盘上的大量样本。此部分会依赖于之前创建好的文件结构与标注信息。 ```python import torch.utils.data as data from PIL import Image import os.path class CustomDataset(data.Dataset): def __init__(self, root, transform=None): self.root = root self.transform = transform # 加载所有图片路径列表 self.imgs = [os.path.join(root, img) for img in os.listdir(root)] def __getitem__(self, index): path = self.imgs[index] target = ... # 获取对应的label img = Image.open(path).convert('RGB') if self.transform is not None: img = self.transform(img) return img, target def __len__(self): return len(self.imgs) train_loader = data.DataLoader( CustomDataset('./data/train', transform=transform), batch_size=32, shuffle=True, ) ``` #### 修改配置文件 如果CVPMVSN ET遵循YOLO系列或者其他流行的目标检测/分类库，则很可能存在一个`.yaml` 或 `.cfg` 文件用来指定各种超参数设置。针对新的数据集，应当更新其中关于类别数量(`num_classes`)等相关字段的信息。 ```yaml # example.yaml model: num_classes: 50 # 自制数据集中类别的总数目 ... dataset: train_path: './data/train' val_path: './data/validation' ... ``` #### 开始训练 最后，在一切准备工作完成后就可以调用相应的API接口启动训练流程了。具体实现取决于所使用的框架版本及其文档指导下的最佳实践方式。 ```python device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' net.to(device=device) optimizer = optim.Adam(net.parameters()) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(num_epochs): net.train() running_loss = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = loss_fn(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() ... ```