StanfordCars

class torchvision.datasets.StanfordCars(root: ~typing.Union[str, ~pathlib.Path], split: str = 'train', transform: ~typing.Optional[~typing.Callable] = None, target_transform: ~typing.Optional[~typing.Callable] = None, download: bool = False, loader: ~typing.Callable[[str], ~typing.Any] = <function default_loader>)

Stanford Cars 資料集

Cars 資料集包含 196 類汽車的 16,185 張影像。資料被分為 8,144 張訓練影像和 8,041 張測試影像，其中每個類別大致進行了 50-50 的劃分。

原始網址是 https://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html，該資料集已不再線上提供。

注意

此類需要 scipy 來從 .mat 格式載入目標檔案。

引數:

• root (str 或 pathlib.Path) – 資料集的根目錄

• split (string, optional) – 資料集劃分，支援 "train"（預設）或 "test"。

• transform (callable, optional) – 一個函式/變換，接收 PIL 影像或 torch.Tensor（取決於給定的載入器），並返回一個變換後的版本。例如，transforms.RandomCrop

• target_transform (可呼叫物件, 可選) – 一個函式/變換，接受目標並對其進行變換。

• download (bool, optional) – 此引數是為了向後相容而存在的，但它不會下載資料集，因為原始網址已不再可用。

• loader (callable, optional) – 一個載入給定路徑的影像的函式。預設情況下，它使用 PIL 作為影像載入器，但使用者也可以傳入 torchvision.io.decode_image 以直接將影像資料解碼為張量。

特殊成員:

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

返回給定索引的 pil_image 和 class_id