PyTorch 中的斯坦福汽车

请我喝杯咖啡☕

*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:”train”-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
from torchvision.datasets import StanfordCarstrain_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: datatrain_data.root# 'data'train_data._split# 'train'print(train_data.transform)# Noneprint(train_data.target_transform)# Nonetrain_data.download# 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]# (, 13)train_data[1]# (, 2)train_data[2]# (, 90)train_data[3]# (, 133)train_data[4]# (, 105)import matplotlib.pyplot as pltdef 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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