目标检测——自定义DataSet类

@BangBang

于 2022-05-07 23:09:08 发布

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分类专栏： object detection 文章标签：目标检测 pytorch 深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38346042/article/details/124619539

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本文介绍了如何创建自定义的目标检测数据集类，包括如何生成train.txt和val.txt，以及如何继承PyTorch的Dataset类，实现load_image和load_annotation等方法，以读取PASCAL VOC或其他数据集的图像和标注信息。文中详细讲解了数据预处理，如随机翻转的坐标变换逻辑。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

介绍写一个属于自己的DataSet，通过这个数据集我们就可以去读取PASCAL VOC的数据，或者读取自己数据集的数据。

1.根据数据集如何生成train.txt 和val.txt

其实这个比较简单，通过运行脚本split_data.py可以生成train.txt和val.txt

import os
import random


def main():
    random.seed(0)  # 设置随机种子，保证随机结果可复现

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