SBDataset

class torchvision.datasets.SBDataset(root: Union[str, Path], image_set: str = 'train', mode: str = 'boundaries', download: bool = False, transforms: Optional[Callable] = None)

語義邊界資料集

SBD 目前包含來自 PASCAL VOC 2011 資料集的 11355 張影像的標註。

注意

請注意，此資料集中包含的訓練集和驗證集與 PASCAL VOC 資料集中的分割不同。特別是，一些“訓練”影像可能屬於 VOC2012 的驗證集。如果您有興趣在 VOC 2012 驗證集上進行測試，請使用 image_set=’train_noval’，它排除了所有驗證集影像。

警告

此類需要 scipy 來從 .mat 格式載入目標檔案。

引數:

• root (str 或 pathlib.Path) – 語義邊界資料集的根目錄

• image_set (字串, 可選) – 選擇要使用的影像集，train、val 或 train_noval。影像集 train_noval 排除了 VOC 2012 的驗證集影像。

• mode (字串, 可選) – 選擇目標型別。可能的值為 ‘boundaries’ 或 ‘segmentation’。對於 ‘boundaries’，目標是一個形狀為 [num_classes, H, W] 的陣列，其中 num_classes=20。

• download (bool, optional) – 如果為 True，則從網際網路下載資料集並將其放入根目錄。如果資料集已下載，則不會再次下載。

• transforms (callable, 可選) – 一個函式/變換，它接收輸入樣本及其目標作為輸入，並返回轉換後的版本。如果 mode=’boundaries’，輸入樣本是 PIL 影像，目標是 numpy 陣列；如果 mode=’segmentation’，目標是 PIL 影像。

特殊成員:

__getitem__(index: int) → tuple[Any, Any]

引數:

index (int) – 索引

返回:

樣本和元資料，可透過相應的變換進行可選變換。

返回型別:

(Any)