def _construct_imdb(self, cfg): """Constructs the imdb.""" img_dir = self.get_imagedir() assert os.path.exists(img_dir), "{} dir not found".format(img_dir) anno = self.get_anno() # Map class ids to contiguous ids self._class_ids = sorted(list(set(anno.values()))) self._class_id_cont_id = {v: i for i, v in enumerate(self._class_ids)} # Construct the image db self._imdb = [] for img_name, cls_id in anno.items(): cont_id = self._class_id_cont_id[cls_id] im_path = os.path.join(img_dir, img_name) self._imdb.append({"im_path": im_path, "class": cont_id}) logger.info("Number of images: {}".format(len(self._imdb))) logger.info("Number of classes: {}".format(len(self._class_ids)))
时间: 2023-06-18 21:05:02 浏览: 147
这段代码是一个私有方法 `_construct_imdb()`,其目的是构建一个 imdb(image database)数据库对象,用于存储图像路径和类别信息。
具体来说,该方法首先获取图像目录路径和标注信息,然后使用 `anno.values()` 得到所有类别的 id,去重、排序并存储在 `_class_ids` 中。接着,使用 `_class_id_cont_id` 字典将每个类别 id 映射到连续的 id(从 0 开始),以便后续处理。最后,遍历所有标注信息,将图像路径和对应的连续类别 id 存储在 `_imdb` 列表中。
该方法最后输出日志信息,包括图像和类别数量。
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class JSONDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, cfg, split): assert split in { "train", "val", "test", }, "Split '{}' not supported for {} dataset".format( split, cfg.DATA.NAME) logger.info("Constructing {} dataset {}...".format( cfg.DATA.NAME, split)) self.cfg = cfg self._split = split self.name = cfg.DATA.NAME self.data_dir = cfg.DATA.DATAPATH self.data_percentage = cfg.DATA.PERCENTAGE self._construct_imdb(cfg) self.transform = get_transforms(split, cfg.DATA.CROPSIZE)
这段代码定义了一个名为JSONDataset的数据集类,它继承了PyTorch中的Dataset类,并覆盖了其__init__和__len__方法。在__init__方法中,它接收一个cfg和split参数,其中cfg包含了数据集的相关配置信息,split则表示数据集的划分方式(训练集、验证集或测试集)。该方法首先检查split参数是否合法,然后设置了一些类属性,如数据集的名称、数据集路径、数据集百分比等。接着调用了_construct_imdb方法来读取和处理数据集。最后,它调用了get_transforms方法来获取数据增强的方法,并将其保存在类属性transform中。
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