Référence pour ultralytics/data/base.py
Note
Ce fichier est disponible à l'adresse https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/data/base .py. Si tu repères un problème, aide à le corriger en contribuant à une Pull Request 🛠️. Merci 🙏 !
ultralytics.data.base.BaseDataset
Bases : Dataset
Classe d'ensemble de données de base pour le chargement et le traitement des données d'image.
Paramètres :
Nom | Type | Description | DĂ©faut |
---|---|---|---|
img_path |
str
|
Chemin d'accès au dossier contenant les images. |
requis |
imgsz |
int
|
Taille de l'image. La valeur par défaut est 640. |
640
|
cache |
bool
|
Mets les images en cache dans la RAM ou sur le disque pendant l'entraînement. La valeur par défaut est False. |
False
|
augment |
bool
|
Si True, l'augmentation des données est appliquée. La valeur par défaut est True. |
True
|
hyp |
dict
|
Hyperparamètres pour appliquer l'augmentation des données. La valeur par défaut est Aucun. |
DEFAULT_CFG
|
prefix |
str
|
Préfixe à imprimer dans les messages du journal. La valeur par défaut est ''. |
''
|
rect |
bool
|
Si True, la formation rectangulaire est utilisée. La valeur par défaut est False. |
False
|
batch_size |
int
|
Taille des lots. La valeur par défaut est Aucun. |
16
|
stride |
int
|
Stride. La valeur par défaut est 32. |
32
|
pad |
float
|
Remplissage. La valeur par défaut est 0.0. |
0.5
|
single_cls |
bool
|
Si True, la formation à classe unique est utilisée. La valeur par défaut est False. |
False
|
classes |
list
|
Liste des classes incluses. La valeur par défaut est Aucun. |
None
|
fraction |
float
|
Fraction de l'ensemble de données à utiliser. La valeur par défaut est 1.0 (utiliser toutes les données). |
1.0
|
Attributs :
Nom | Type | Description |
---|---|---|
im_files |
list
|
Liste des chemins d'accès aux fichiers d'images. |
labels |
list
|
Liste des dictionnaires de données d'étiquettes. |
ni |
int
|
Nombre d'images dans l'ensemble de données. |
ims |
list
|
Liste des images chargées. |
npy_files |
list
|
Liste des chemins d'accès aux fichiers numpy. |
transforms |
callable
|
Fonction de transformation de l'image. |
Code source dans 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)
Initialise BaseDataset avec la configuration et les options données.
Code source dans ultralytics/data/base.py
__len__()
build_transforms(hyp=None)
Les utilisateurs peuvent personnaliser les augmentations ici.
Exemple
Code source dans ultralytics/data/base.py
cache_images()
Mets les images en cache dans la mémoire ou sur le disque.
Code source dans ultralytics/data/base.py
cache_images_to_disk(i)
Enregistre une image sous forme de fichier *.npy pour un chargement plus rapide.
check_cache_ram(safety_margin=0.5)
Vérifie les exigences de la mise en cache des images par rapport à la mémoire disponible.
Code source dans ultralytics/data/base.py
get_image_and_label(index)
Récupère et renvoie les informations sur l'étiquette de l'ensemble de données.
Code source dans ultralytics/data/base.py
get_img_files(img_path)
Lis les fichiers d'images.
Code source dans ultralytics/data/base.py
get_labels()
Les utilisateurs peuvent personnaliser leur propre format ici.
Note
Assure-toi que le résultat est un dictionnaire avec les clés suivantes :
Code source dans ultralytics/data/base.py
load_image(i, rect_mode=True)
Charge 1 image à partir de l'index 'i' de l'ensemble de données, renvoie (im, resized hw).
Code source dans ultralytics/data/base.py
set_rectangle()
Définit la forme des boîtes de délimitation pour les détections YOLO comme étant des rectangles.
Code source dans ultralytics/data/base.py
update_labels(include_class)
Mets Ă jour les Ă©tiquettes pour n'inclure que ces classes (facultatif).