Pytorch打怪路（三）Pytorch创建自己的数据集2

 

 

 

前面一篇写创建数据集的博文--- Pytorch创建自己的数据集1 是介绍的应用于图像分类任务的数据集，即输入为一个图像和它的类别数字标签，本篇介绍输入的标签label亦为图像的数据集，并包含一些常用的处理手段。比如做图像语义分割时就会用到这种数据输入方式。

1、数据集简介

以VOC2012数据集为例，图像是RGB3通道的，label是1通道的，（其实label原来是几通道的无所谓，只要读取的时候转化成灰度图就行）。

训练数据:

语义label:

这里我们看到label图片都是黑色的，只有白色的轮廓而已。

其实是因为label图片里的像素值取值范围是0 ~ 20，即像素点可能的类别共有21类（对此数据集来说），详情如下：

所以对于灰度值0---20来说，我们肉眼看上去就确实都是黑色的，因为灰度值太低了，而白色的轮廓的灰度值是255！