Referenz fĂŒr ultralytics/data/base.py
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ultralytics.data.base.BaseDataset
Basen: Dataset
Basis-Datensatzklasse zum Laden und Verarbeiten von Bilddaten.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
img_path |
str
|
Pfad zu dem Ordner, der die Bilder enthÀlt. |
erforderlich |
imgsz |
int
|
BildgröĂe. Die Standardeinstellung ist 640. |
640
|
cache |
bool
|
Zwischenspeichern von Bildern im RAM oder auf der Festplatte wÀhrend des Trainings. Die Voreinstellung ist False. |
False
|
augment |
bool
|
Wenn True, wird die Datenerweiterung angewendet. Der Standardwert ist True. |
True
|
hyp |
dict
|
Hyperparameter zur Anwendung der Datenerweiterung. Der Standardwert ist Keine. |
DEFAULT_CFG
|
prefix |
str
|
PrÀfix, das in Logmeldungen gedruckt wird. Der Standardwert ist ''. |
''
|
rect |
bool
|
Bei True wird ein rechteckiges Training verwendet. Der Standardwert ist False. |
False
|
batch_size |
int
|
GröĂe der Lose. Der Standardwert ist Keine. |
16
|
stride |
int
|
Schrittweite. Der Standardwert ist 32. |
32
|
pad |
float
|
AuffĂŒllen. Der Standardwert ist 0,0. |
0.5
|
single_cls |
bool
|
Bei True wird das Training fĂŒr einzelne Klassen verwendet. Der Standardwert ist False. |
False
|
classes |
list
|
Liste der enthaltenen Klassen. Die Voreinstellung ist Keine. |
None
|
fraction |
float
|
Teil des Datensatzes, der verwendet werden soll. Standardwert ist 1,0 (alle Daten verwenden). |
1.0
|
Attribute:
Name | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
im_files |
list
|
Liste der Pfade der Bilddateien. |
labels |
list
|
Liste der Etikettendaten-WörterbĂŒcher. |
ni |
int
|
Anzahl der Bilder im Datensatz. |
ims |
list
|
Liste der geladenen Bilder. |
npy_files |
list
|
Liste der Numpy-Dateipfade. |
transforms |
callable
|
Bildtransformationsfunktion. |
Quellcode in ultralytics/data/base.py
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|
__getitem__(index)
__init__(img_path, imgsz=640, cache=False, augment=True, hyp=DEFAULT_CFG, prefix='', rect=False, batch_size=16, stride=32, pad=0.5, single_cls=False, classes=None, fraction=1.0)
Initialisiere BaseDataset mit der angegebenen Konfiguration und den Optionen.
Quellcode in ultralytics/data/base.py
__len__()
build_transforms(hyp=None)
Hier kannst du die Erweiterungen anpassen.
Beispiel
Quellcode in ultralytics/data/base.py
cache_images()
Bilder im Speicher oder auf der Festplatte zwischenspeichern.
Quellcode in ultralytics/data/base.py
cache_images_to_disk(i)
Speichert ein Bild als *.npy-Datei, damit es schneller geladen werden kann.
check_cache_ram(safety_margin=0.5)
ĂberprĂŒfe die Anforderungen an das Bild-Caching im Vergleich zum verfĂŒgbaren Speicher.
Quellcode in ultralytics/data/base.py
get_image_and_label(index)
Holt die Etiketteninformationen aus dem Datensatz und gibt sie zurĂŒck.
Quellcode in ultralytics/data/base.py
get_img_files(img_path)
Bilddateien lesen.
Quellcode in ultralytics/data/base.py
get_labels()
Hier können die Nutzer ihr eigenes Format anpassen.
Hinweis
Stelle sicher, dass die Ausgabe ein Wörterbuch mit den folgenden SchlĂŒsseln ist:
Quellcode in ultralytics/data/base.py
load_image(i, rect_mode=True)
LĂ€dt 1 Bild aus dem Datensatz mit dem Index "i" und gibt es zurĂŒck (im, verkleinert hw).
Quellcode in ultralytics/data/base.py
set_rectangle()
Legt die Form der Begrenzungsrahmen fĂŒr YOLO Erkennungen als Rechtecke fest.
Quellcode in ultralytics/data/base.py
update_labels(include_class)
Aktualisiere die Beschriftungen, damit sie nur diese Klassen enthalten (optional).