%matplotlib inline
import os
import pandas as pd
import torch
import torchvision
from d2l import torch as d2l
#@save
d2l.DATA_HUB['banana-detection'] = (
d2l.DATA_URL + 'banana-detection.zip',
'5de26c8fce5ccdea9f91267273464dc968d20d72')
读取数据集¶
通过read_data_bananas函数，我们[读取香蕉检测数据集]。
该数据集包括一个的CSV文件，内含目标类别标签和位于左上角和右下角的真实边界框坐标。
#@save
def read_data_bananas(is_train=True):
"""读取香蕉检测数据集中的图像和标签"""
data_dir = d2l.download_extract('banana-detection')
csv_fname = os.path.join(data_dir, 'bananas_train' if is_train
else 'bananas_val', 'label.csv')
csv_data = pd.read_csv(csv_fname)
csv_data = csv_data.set_index('img_name')
images, targets = [], []
for img_name, target in csv_data.iterrows():
images.append(torchvision.io.read_image(
os.path.join(data_dir, 'bananas_train' if is_train else
'bananas_val', 'images', f'{img_name}')))
# 这里的target包含（类别，左上角x，左上角y，右下角x，右下角y），
# 其中所有图像都具有相同的香蕉类（索引为0）
targets.append(list(target))
return images, torch.tensor(targets).unsqueeze(1) / 256
通过使用read_data_bananas函数读取图像和标签，以下BananasDataset类别将允许我们[创建一个自定义Dataset实例]来加载香蕉检测数据集。
#@save
class BananasDataset(torch.utils.data.Dataset):
"""一个用于加载香蕉检测数据集的自定义数据集"""
def __init__(self, is_train):
self.features, self.labels = read_data_bananas(is_train)
print('read ' + str(len(self.features)) + (f' training examples' if
is_train else f' validation examples'))
def __getitem__(self, idx):
return (self.features[idx].float(), self.labels[idx])
def __len__(self):
return len(self.features)
最后，我们定义load_data_bananas函数，来[为训练集和测试集返回两个数据加载器实例]。对于测试集，无须按随机顺序读取它。
#@save
def load_data_bananas(batch_size):
"""加载香蕉检测数据集"""
train_iter = torch.utils.data.DataLoader(BananasDataset(is_train=True),
batch_size, shuffle=True)
val_iter = torch.utils.data.DataLoader(BananasDataset(is_train=False),
batch_size)
return train_iter, val_iter
让我们[读取一个小批量，并打印其中的图像和标签的形状]。 图像的小批量的形状为（批量大小、通道数、高度、宽度），看起来很眼熟：它与我们之前图像分类任务中的相同。 标签的小批量的形状为（批量大小，$m$，5），其中$m$是数据集的任何图像中边界框可能出现的最大数量。
小批量计算虽然高效，但它要求每张图像含有相同数量的边界框，以便放在同一个批量中。 通常来说，图像可能拥有不同数量个边界框；因此，在达到$m$之前，边界框少于$m$的图像将被非法边界框填充。 这样，每个边界框的标签将被长度为5的数组表示。 数组中的第一个元素是边界框中对象的类别，其中-1表示用于填充的非法边界框。 数组的其余四个元素是边界框左上角和右下角的（$x$，$y$）坐标值（值域在0～1之间）。 对于香蕉数据集而言，由于每张图像上只有一个边界框，因此$m=1$。
batch_size, edge_size = 32, 256
train_iter, _ = load_data_bananas(batch_size)
batch = next(iter(train_iter))
batch[0].shape, batch[1].shape
Downloading ../data/banana-detection.zip from http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/banana-detection.zip...
read 1000 training examples
read 100 validation examples
(torch.Size([32, 3, 256, 256]), torch.Size([32, 1, 5]))
[演示]¶
让我们展示10幅带有真实边界框的图像。 我们可以看到在所有这些图像中香蕉的旋转角度、大小和位置都有所不同。 当然，这只是一个简单的人工数据集，实践中真实世界的数据集通常要复杂得多。
imgs = (batch[0][0:10].permute(0, 2, 3, 1)) / 255
axes = d2l.show_images(imgs, 2, 5, scale=2)
for ax, label in zip(axes, batch[1][0:10]):
d2l.show_bboxes(ax, [label[0][1:5] * edge_size], colors=['w'])
