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*我的帖子解释了斯坦福汽车。
stanfordcars()可以使用stanford cars数据集，如下所示：
*备忘录：
- 第一个参数是 root（必需类型：str 或 pathlib.path）。 *绝对或相对路径都是可能的。
- 第二个参数是 split(可选-默认:”trn”-类型:str)。 *可以设置“train”（8,144张图片）或“test”（8,041张图片）。
- 第三个参数是transform(optional-default:none-type:callable)。
- 第四个参数是 target_transform(optional-default:none-type:callable)。
- 第五个参数是 download(optional-default:false-type:bool): *备注：
- 保留为 false，因为如果为 true，则会发生错误，因为原始 url 已损坏。
- 因此，您需要从这里手动下载并解压 archive.zip，从这里解压 archive.zip 以及 car_devkit.tgz 到 data/stanford_cars/ ，如下所示： *备注：
- cars_test_annos_withlabels (1).mat 需要重命名为 cars_test_annos_withlabels.mat。
- cars_annos.mat 和 cars_annos (2).mat 不需要，并且还有一些重复的文件。
- 您还可以查看说明。
data └-stanford_cars |-cars_test_annos_withlabels.mat |-cars_test | └-*.jpg |-cars_train | └-*.jpg └-devkit |-cars_meta.mat |-cars_test_annos.mat |-cars_train_annos.mat |-eval_train.m |-readme.txt └-train_perfect_preds.txt
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from torchvision.datasets import StanfordCars train_data = StanfordCars( root="data" ) train_data = StanfordCars( root="data", split="train", transform=None, target_transform=None, download=False ) test_data = StanfordCars( root="data", split="test" ) len(train_data), len(test_data) # (8144, 8041) train_data # Dataset StanfordCars # Number of datapoints: 8144 # Root location: data train_data.root # 'data' train_data._split # 'train' print(train_data.transform) # None print(train_data.target_transform) # None train_data.download # <bound method StanfordCars.download of Dataset StanfordCars # Number of datapoints: 8144 # Root location: data> len(train_data.classes), train_data.classes # (196, # ['AM General Hummer SUV 2000', 'Acura RL Sedan 2012', 'Acura TL Sedan 2012', # 'Acura TL Type-S 2008', ..., 'Volvo 240 Sedan 1993', # 'Volvo XC90 SUV 2007', 'smart fortwo Convertible 2012']) train_data[0] # (<PIL.Image.Image image mode=RGB size=600x400>, 13) train_data[1] # (<PIL.Image.Image image mode=RGB size=900x675>, 2) train_data[2] # (<PIL.Image.Image image mode=RGB size=640x480>, 90) train_data[3] # (<PIL.Image.Image image mode=RGB size=2100x1386>, 133) train_data[4] # (<PIL.Image.Image image mode=RGB size=144x108>, 105) import matplotlib.pyplot as plt def show_images(data, main_title=None): plt.figure(figsize=(12, 5)) plt.suptitle(t=main_title, y=1.0, fontsize=14) for i, (im, lab) in zip(range(1, 11), data): plt.subplot(2, 5, i) plt.imshow(X=im) plt.title(label=lab) plt.tight_layout() plt.show() show_images(data=train_data, main_title="train_data") show_images(data=test_data, main_title="test_data") show_images(data=train_data, ims=train_ims, main_title="train_data") show_images(data=train_data, ims=val_ims, main_title="val_data") show_images(data=test_data, ims=test_ims, main_title="test_data")
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