以讀取VOC2012語義分割數(shù)據(jù)集為例，具體見代碼注釋：

創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家專業(yè)提供輝南企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),專注與成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、網(wǎng)站制作、H5響應(yīng)式網(wǎng)站、小程序制作等業(yè)務(wù)。10年已為輝南眾多企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等服務(wù)。創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司優(yōu)惠進(jìn)行中。

VocDataset.py

from PIL import Image
import torch
import torch.utils.data as data
import numpy as np
import os
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import time

#VOC數(shù)據(jù)集分類對應(yīng)顏色標(biāo)簽
VOC_COLORMAP = [[0, 0, 0], [128, 0, 0], [0, 128, 0], [128, 128, 0],
        [0, 0, 128], [128, 0, 128], [0, 128, 128], [128, 128, 128],
        [64, 0, 0], [192, 0, 0], [64, 128, 0], [192, 128, 0],
        [64, 0, 128], [192, 0, 128], [64, 128, 128], [192, 128, 128],
        [0, 64, 0], [128, 64, 0], [0, 192, 0], [128, 192, 0],
        [0, 64, 128]]

#顏色標(biāo)簽空間轉(zhuǎn)到序號標(biāo)簽空間，就他媽這里浪費(fèi)巨量的時(shí)間,這里還他媽的有問題
def voc_label_indices(colormap, colormap2label):
  """Assign label indices for Pascal VOC2012 Dataset."""
  idx = ((colormap[:, :, 2] * 256 + colormap[ :, :,1]) * 256+ colormap[:, :,0])
  #out = np.empty(idx.shape, dtype = np.int64) 
  out = colormap2label[idx]
  out=out.astype(np.int64)#數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換
  end = time.time()
  return out

class MyDataset(data.Dataset):#創(chuàng)建自定義的數(shù)據(jù)讀取類
  def __init__(self, root, is_train, crop_size=(320,480)):
    self.rgb_mean =(0.485, 0.456, 0.406)
    self.rgb_std = (0.229, 0.224, 0.225)
    self.root=root
    self.crop_size=crop_size
    images = []#創(chuàng)建空列表存文件名稱
    txt_fname = '%s/ImageSets/Segmentation/%s' % (root, 'train.txt' if is_train else 'val.txt')
    with open(txt_fname, 'r') as f:
      self.images = f.read().split()
    #數(shù)據(jù)名稱整理
    self.files = []
    for name in self.images:
      img_file = os.path.join(self.root, "JPEGImages/%s.jpg" % name)
      label_file = os.path.join(self.root, "SegmentationClass/%s.png" % name)
      self.files.append({
        "img": img_file,
        "label": label_file,
        "name": name
      })
    self.colormap2label = np.zeros(256**3)
    #整個(gè)循環(huán)的意思就是將顏色標(biāo)簽映射為單通道的數(shù)組索引
    for i, cm in enumerate(VOC_COLORMAP):
      self.colormap2label[(cm[2] * 256 + cm[1]) * 256 + cm[0]] = i
  #按照索引讀取每個(gè)元素的具體內(nèi)容
  def __getitem__(self, index):
    
    datafiles = self.files[index]
    name = datafiles["name"]
    image = Image.open(datafiles["img"])
    label = Image.open(datafiles["label"]).convert('RGB')#打開的是PNG格式的圖片要轉(zhuǎn)到rgb的格式下，不然結(jié)果會(huì)比較要命
    #以圖像中心為中心截取固定大小圖像，小于固定大小的圖像則自動(dòng)填0
    imgCenterCrop = transforms.Compose([
       transforms.CenterCrop(self.crop_size),
       transforms.ToTensor(),
       transforms.Normalize(self.rgb_mean, self.rgb_std),#圖像數(shù)據(jù)正則化
     ])
    labelCenterCrop = transforms.CenterCrop(self.crop_size)
    cropImage=imgCenterCrop(image)
    croplabel=labelCenterCrop(label)
    croplabel=torch.from_numpy(np.array(croplabel)).long()#把標(biāo)簽數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)為torch
    
    #將顏色標(biāo)簽圖轉(zhuǎn)為序號標(biāo)簽圖
    mylabel=voc_label_indices(croplabel, self.colormap2label)
    
    return cropImage,mylabel
  #返回圖像數(shù)據(jù)長度
  def __len__(self):
    return len(self.files)

另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)scvps.cn，海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步，三天無理由+7*72小時(shí)售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、高防服務(wù)器、香港服務(wù)器、美國服務(wù)器、虛擬主機(jī)、免備案服務(wù)器”等云主機(jī)租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案，具有“安全穩(wěn)定、簡單易用、服務(wù)可用性高、性價(jià)比高”等特點(diǎn)與優(yōu)勢，專為企業(yè)上云打造定制，能夠滿足用戶豐富、多元化的應(yīng)用場景需求。

當(dāng)前題目：Pytorch實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集自定義讀取-創(chuàng)新互聯(lián)
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