Python PyTorch WIDERFace用法及代码示例

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

用法:

class torchvision.datasets.WIDERFace(root: str, split: str = 'train', transform: Optional[Callable] = None, target_transform: Optional[Callable] = None, download: bool = False)

参数：

• root(string) -

  下载图像和注释的根目录。如果下载 = False，则需要以下文件夹结构：

  <root>
      └── widerface
          ├── wider_face_split ('wider_face_split.zip' if compressed)
          ├── WIDER_train ('WIDER_train.zip' if compressed)
          ├── WIDER_val ('WIDER_val.zip' if compressed)
          └── WIDER_test ('WIDER_test.zip' if compressed)

• split(string) -要使用的数据集拆分。 {train、val、test} 之一。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.RandomCrop

• 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。

• 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。

WIDERFace 数据集。