Python PyTorch Kitti用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torchvision.datasets.Kitti 的用法。

用法:

class torchvision.datasets.Kitti(root: str, train: bool = True, transform: Optional[Callable] = None, target_transform: Optional[Callable] = None, transforms: Optional[Callable] = None, download: bool = False)

参数：

• root(string) -

  图像下载到的根目录。如果下载 = False，则需要以下文件夹结构：

  <root>
      └── Kitti
          └─ raw
              ├── training
              |   ├── image_2
              |   └── label_2
              └── testing
                  └── image_2

• train(bool,可选的) -如果为真，则使用 train 拆分，否则使用 test 拆分。默认为 train 。

• transform(可调用的,可选的) -接受 PIL 图像并返回转换版本的函数/转换。例如，transforms.ToTensor

• target_transform(可调用的,可选的) -接收目标并对其进行转换的函数/转换。

• transforms(可调用的,可选的) -将输入样本及其目标作为条目并返回转换版本的函数/转换。

• download(bool,可选的) -如果为 true，则从 Internet 下载数据集并将其放在根目录中。如果数据集已经下载，则不会再次下载。

KITTI 数据集。

它对应于“对象的左彩色图像”数据集，用于对象检测。