第四章、用YOLOv8测试一个数据集——第七节 用dataloader取数据

一、Dataloader数据读取流程

mermaid

graph TB
    A[初始化Dataloader] --> B[迭代获取batch]
    B --> C[数据预处理]
    C --> D[传输至GPU]
    D --> E[模型输入]

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二、核心代码实现

1. 基础数据读取（YOLOv8内置方式）

python

from ultralytics import YOLO

# 加载模型和数据集配置
model = YOLO("yolov8s.pt")
dataloader = model.val_loader  # 获取验证集dataloader

# 取一个batch的数据
for batch in dataloader:
    images = batch["img"]      # 图像Tensor [B,3,H,W]
    targets = batch["bbox"]    # 标注信息 [B,N,5] (xywh+class)
    paths = batch["im_file"]   # 图像路径
    
    # 示例：打印第一个样本信息
    print(f"图像形状: {images[0].shape}")
    print(f"标注数量: {len(targets[0])}")
    break  # 仅演示第一个batch

2.