class MyDataSet3D(Dataset): """自定义用于3DCT数据集"""

### 创建继承自 PyTorch `Dataset` 类的自定义 3D CT 数据集为了创建一个继承自 PyTorch 的 `torch.utils.data.Dataset` 类的自定义 3D CT 数据集，需要重写两个主要方法：`__init__`, `__len__` 和 `__getitem__` 方法。 #### 初始化 (`__init__`) 方法初始化函数负责加载数据并执行任何必要的预处理操作。对于 3D CT 数据集来说，这通常意味着读取文件路径列表、标签和其他元数据。 ```python import os from torch.utils.data import Dataset import nibabel as nib import numpy as np class Custom3DCTDataset(Dataset): def __init__(self, data_dir, transform=None): self.transform = transform self.image_paths = [] self.label_paths = [] # 假设图像和标签在同一目录下，并且有相同的名称前缀 for file_name in os.listdir(data_dir): if 'image' in file_name and file_name.endswith('.nii.gz'): image_path = os.path.join(data_dir, file_name) label_file_name = file_name.replace('image', 'label') label_path = os.path.join(data_dir, label_file_name) if os.path.exists(label_path): # 只添加存在对应标签的数据项 self.image_paths.append(image_path) self.label_paths.append(label_path) ``` 此部分代码构建了一个包含所有可用样本及其相应标注路径的列表[^1]。 #### 获取长度 (`__len__`) 方法该方法返回数据集中项目的总数目： ```python def __len__(self): return len(self.image_paths) ``` 通过这种方式可以知道有多少个独立的训练/测试实例被加入到了这个定制化的数据集中。 #### 获取项目 (`__getitem__`) 方法这是最重要的部分之一，在这里实现了如何访问单个项目以及对其进行转换（如果有的话）。下面是一个简单的例子来展示这一点: ```python def __getitem__(self, idx): img_path = self.image_paths[idx] lbl_path = self.label_paths[idx] # 加载NIfTI格式的三维医学影像数据 img_nifti = nib.load(img_path).get_fdata() lbl_nifti = nib.load(lbl_path).get_fdata() sample = {'image': img_nifti.astype(np.float32), 'label': lbl_nifti} if self.transform: sample = self.transform(sample) return sample['image'], sample['label'] ``` 这段代码展示了如何从指定位置获取一对输入特征 (即CT扫描) 和对应的输出目标 (如病变区域分割)。

阅读全文

class MyDataSet3D(Dataset): """自定义用于3DCT数据集"""

相关推荐

pytorch学习教程之自定义数据集

pytorch 自定义数据集加载方法

C#中遍历DataSet数据集对象实例

class MyDataSet4D(Dataset): """自定义用于3D MRI数据集"""

class mydataset(dataset):

class MyDataset(Dataset):什么意思

集图像进行缩放和归一化处理。class MyDataset(Dataset):

解释下列代码：class MyDataset(Dataset): def __init__(self, path,window_width): self.width = window_width

models：自定义的模型类，用于加载训练好的模型。 datasets：自定义的数据集类，用于加载训练和测试数据集。怎么自定义

class mydataset(dataset)是什么用法

【PyTorch数据加载】：自定义数据集的处理与加载技巧

【PyTorch进阶指南】：自定义数据集与训练策略的实战技巧

PyTorch高级数据加载特性：自定义采样和排序技术详解

PyTorch与TensorBoard：自定义模块可视化调试的全面教程

class MyDataset(Dataset): def __init__(self, num_samples): super(MyDataset, self).__init__() self.num_samples = num_samples # 在 __init__ 中定义数据增强方法，此处为调整图像大小 self.transform = Compose([Resize(size=32)])

class MYLSTM: def __init__(self, seed): self.seed=seed self.valid_ratio=valid_ratio self.mydataset=MyDataset(Dataset)

大家在看

AAA2.5及汉化补丁

人脸检测 人脸关键点检测 口罩检测.zip

commons-collections4-4.1-bin.zip

CENTUM TP 安装授权及windows设置.rar

Cluster Load Balance Algorithm Simulation Based on Repast

最新推荐

pytorch学习教程之自定义数据集

Pytorch 定义MyDatasets实现多通道分别输入不同数据方式

mavlink协议，c++语言版本，用于px4飞控通信

Web2.0新特征图解解析

【C++编程新手必看】：一步步带你制作出风靡全球的“别踩白块儿”游戏

使用scikit-learn训练模型来预测鸢尾花种类

WWF工作流设计器C#源码解析及演示

CAD数据在ANSA中：完美修复几何数据的策略与方法

编写verilog代码实现以上的规格化功能

探索ARM9 2410开发板与wince5.0系统的高级实验

解释下列代码：class MyDataset(Dataset): def init(self, path,window_width): self.width = window_width

class MyDataset(Dataset): def init(self, num_samples): super(MyDataset, self).init() self.num_samples = num_samples # 在 init 中定义数据增强方法，此处为调整图像大小 self.transform = Compose([Resize(size=32)])

class MYLSTM: def init(self, seed): self.seed=seed self.valid_ratio=valid_ratio self.mydataset=MyDataset(Dataset)

人脸检测人脸关键点检测口罩检测.zip