19、基于PyTorch和机器学习的计算机视觉：国际象棋数据集目标检测

基于PyTorch和机器学习的计算机视觉：国际象棋数据集目标检测

1. 数据集准备

首先，我们需要准备国际象棋数据集，并将其划分为训练集、验证集和测试集。以下是具体的代码实现：

Chess = ChessDataset(img_files, xml_files)
# split the original dataset into 3 datasets
n_train = 560; n_valid=80; n_test=len(Chess)-n_train-n_valid
train_dataset, valid_dataset, test_dataset = random_split( 
    dataset=Chess, lengths=[n_train, n_valid, n_test], 
    generator=torch.Generator().manual_seed(0))
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size, shuffle=True) 
valid_dataloader = DataLoader(valid_dataset, batch_size, shuffle=True) 
test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size, shuffle=True)

这个过程可以用下面的mermaid流程图表示：

graph LR
    A[原始数据集] --> B[