Référence pour ultralytics/data/utils.py
Note
Ce fichier est disponible à l'adresse https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/data/utils .py. Si tu repères un problème, aide à le corriger en contribuant à une Pull Request 🛠️. Merci 🙏 !
ultralytics.data.utils.HUBDatasetStats
Une classe pour générer le jeu de données HUB JSON et -hub
répertoire du jeu de données.
Paramètres :
Nom | Type | Description | DĂ©faut |
---|---|---|---|
path |
str
|
Chemin d'accès à data.yaml ou data.zip (avec data.yaml dans data.zip). La valeur par défaut est 'coco8.yaml'. |
'coco8.yaml'
|
task |
str
|
Tâche de l'ensemble de données. Les options sont 'détecter', 'segmenter', 'poser', 'classer'. La valeur par défaut est "détecter". |
'detect'
|
autodownload |
bool
|
Tente de télécharger le jeu de données s'il n'est pas trouvé localement. La valeur par défaut est False. |
False
|
Exemple
Télécharge les fichiers *.zip à partir de https://github.com/ultralytics/hub/tree/main/example_datasets c'est-à -dire https://github.com/ultralytics/hub/raw/main/example_datasets/coco8.zip pour coco8.zip.
from ultralytics.data.utils import HUBDatasetStats
stats = HUBDatasetStats('path/to/coco8.zip', task='detect') # detect dataset
stats = HUBDatasetStats('path/to/coco8-seg.zip', task='segment') # segment dataset
stats = HUBDatasetStats('path/to/coco8-pose.zip', task='pose') # pose dataset
stats = HUBDatasetStats('path/to/dota8.zip', task='obb') # OBB dataset
stats = HUBDatasetStats('path/to/imagenet10.zip', task='classify') # classification dataset
stats.get_json(save=True)
stats.process_images()
Code source dans ultralytics/data/utils.py
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|
__init__(path='coco8.yaml', task='detect', autodownload=False)
Initialise la classe.
Code source dans ultralytics/data/utils.py
get_json(save=False, verbose=False)
Retourne le jeu de données JSON pour Ultralytics HUB.
Code source dans ultralytics/data/utils.py
process_images()
Compresse les images pour Ultralytics HUB.
Code source dans ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.img2label_paths(img_paths)
DĂ©finis les chemins d'Ă©tiquettes en fonction des chemins d'images.
Code source dans ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.get_hash(paths)
Renvoie une valeur de hachage unique d'une liste de chemins (fichiers ou répertoires).
Code source dans ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.exif_size(img)
Renvoie la taille de la LIP corrigée par exif.
Code source dans ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.verify_image(args)
VĂ©rifie une image.
Code source dans ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.verify_image_label(args)
VĂ©rifie une paire image-Ă©tiquette.
Code source dans ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.polygon2mask(imgsz, polygons, color=1, downsample_ratio=1)
Convertit une liste de polygones en un masque binaire de la taille d'image spécifiée.
Paramètres :
Nom | Type | Description | DĂ©faut |
---|---|---|---|
imgsz |
tuple
|
La taille de l'image sous forme de (hauteur, largeur). |
requis |
polygons |
list[ndarray]
|
Une liste de polygones. Chaque polygone est un tableau de forme [N, M], oĂą N est le nombre de polygones, et M est le nombre de points tels que M % 2 = 0. |
requis |
color |
int
|
La valeur de la couleur pour remplir les polygones du masque. La valeur par défaut est 1. |
1
|
downsample_ratio |
int
|
Facteur de réduction de l'échantillonnage du masque. La valeur par défaut est 1. |
1
|
Retourne :
Type | Description |
---|---|
ndarray
|
Un masque binaire de la taille d'image spécifiée avec les polygones remplis. |
Code source dans ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.polygons2masks(imgsz, polygons, color, downsample_ratio=1)
Convertit une liste de polygones en un ensemble de masques binaires de la taille d'image spécifiée.
Paramètres :
Nom | Type | Description | DĂ©faut |
---|---|---|---|
imgsz |
tuple
|
La taille de l'image sous forme de (hauteur, largeur). |
requis |
polygons |
list[ndarray]
|
Une liste de polygones. Chaque polygone est un tableau de forme [N, M], oĂą N est le nombre de polygones, et M est le nombre de points tels que M % 2 = 0. |
requis |
color |
int
|
La valeur de la couleur pour remplir les polygones sur les masques. |
requis |
downsample_ratio |
int
|
Facteur de réduction de l'échantillonnage de chaque masque. La valeur par défaut est 1. |
1
|
Retourne :
Type | Description |
---|---|
ndarray
|
Un ensemble de masques binaires de la taille d'image spécifiée avec les polygones remplis. |
Code source dans ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.polygons2masks_overlap(imgsz, segments, downsample_ratio=1)
Renvoie un masque de chevauchement (640, 640).
Code source dans ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.find_dataset_yaml(path)
Recherche et renvoie le fichier YAML associé à un jeu de données Detect, Segment ou Pose.
Cette fonction recherche d'abord un fichier YAML au niveau de la racine du répertoire fourni et, s'il n'est pas trouvé, elle effectue une recherche récursive. effectue une recherche récursive. Elle préfère les fichiers YAML qui ont la même tige que le chemin fourni. Une erreur d'assertion (AssertionError) est levée si aucun fichier YAML n'est trouvé ou si plusieurs fichiers YAML sont trouvés.
Paramètres :
Nom | Type | Description | DĂ©faut |
---|---|---|---|
path |
Path
|
Le chemin d'accès au répertoire pour rechercher le fichier YAML. |
requis |
Retourne :
Type | Description |
---|---|
Path
|
Le chemin du fichier YAML trouvé. |
Code source dans ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.check_det_dataset(dataset, autodownload=True)
Télécharge, vérifie et/ou décompresse un jeu de données s'il n'est pas trouvé localement.
Cette fonction vérifie la disponibilité d'un jeu de données spécifié et, s'il n'est pas trouvé, elle a la possibilité de le télécharger et de le décompresser. décompresser le jeu de données. Elle lit et analyse ensuite les données YAML qui l'accompagnent, en s'assurant que les exigences clés sont respectées. résout les chemins d'accès liés au jeu de données.
Paramètres :
Nom | Type | Description | DĂ©faut |
---|---|---|---|
dataset |
str
|
Chemin d'accès à l'ensemble de données ou au descripteur d'ensemble de données (comme un fichier YAML). |
requis |
autodownload |
bool
|
Indique s'il faut télécharger automatiquement le jeu de données s'il n'est pas trouvé. La valeur par défaut est True. |
True
|
Retourne :
Type | Description |
---|---|
dict
|
Analyse les informations et les chemins de l'ensemble de données. |
Code source dans ultralytics/data/utils.py
253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 |
|
ultralytics.data.utils.check_cls_dataset(dataset, split='')
Vérifie un ensemble de données de classification tel que Imagenet.
Cette fonction accepte un dataset
et tente de récupérer les informations correspondantes sur l'ensemble de données.
Si le jeu de données n'est pas trouvé localement, il tente de le télécharger sur Internet et de l'enregistrer localement.
Paramètres :
Nom | Type | Description | DĂ©faut |
---|---|---|---|
dataset |
str | Path
|
Le nom de l'ensemble de données. |
requis |
split |
str
|
La division de l'ensemble de données. Soit 'val', 'test' ou ''. La valeur par défaut est ''. |
''
|
Retourne :
Type | Description |
---|---|
dict
|
Un dictionnaire contenant les clés suivantes : - 'train' (Chemin) : Le chemin du répertoire contenant l'ensemble d'entraînement du jeu de données. - 'val' (Chemin) : Le chemin du répertoire contenant l'ensemble de validation du jeu de données. - 'test' (Chemin) : Le chemin du répertoire contenant l'ensemble de test du jeu de données. - 'nc' (int) : Le nombre de classes dans l'ensemble de données. - 'names' (dict) : Un dictionnaire de noms de classes dans l'ensemble de données. |
Code source dans ultralytics/data/utils.py
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|
ultralytics.data.utils.compress_one_image(f, f_new=None, max_dim=1920, quality=50)
Compresse un fichier image unique à une taille réduite tout en préservant son rapport hauteur/largeur et sa qualité en utilisant la bibliothèque Python Imaging Library (PIL) ou OpenCV. Si l'image d'entrée est plus petite que la dimension maximale, elle ne sera pas redimensionnée. redimensionnée.
Paramètres :
Nom | Type | Description | DĂ©faut |
---|---|---|---|
f |
str
|
Le chemin d'accès au fichier image d'entrée. |
requis |
f_new |
str
|
Le chemin d'accès au fichier image de sortie. S'il n'est pas spécifié, le fichier d'entrée sera écrasé. |
None
|
max_dim |
int
|
La dimension maximale (largeur ou hauteur) de l'image de sortie. La valeur par défaut est 1920 pixels. |
1920
|
quality |
int
|
La qualité de la compression de l'image en pourcentage. La valeur par défaut est 50 %. |
50
|
Exemple
Code source dans ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.autosplit(path=DATASETS_DIR / 'coco8/images', weights=(0.9, 0.1, 0.0), annotated_only=False)
Divise automatiquement un ensemble de données en plusieurs parties (train/val/test) et enregistre les parties résultantes dans des fichiers autosplit_*.txt.
Paramètres :
Nom | Type | Description | DĂ©faut |
---|---|---|---|
path |
Path
|
Chemin d'accès au répertoire des images. La valeur par défaut est DATASETS_DIR / 'coco8/images'. |
DATASETS_DIR / 'coco8/images'
|
weights |
list | tuple
|
Fractions d'entraînement, de validation et de test. La valeur par défaut est (0.9, 0.1, 0.0). |
(0.9, 0.1, 0.0)
|
annotated_only |
bool
|
Si True, seules les images avec un fichier txt associé sont utilisées. La valeur par défaut est False. |
False
|
Code source dans ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.load_dataset_cache_file(path)
Charge un dictionnaire Ultralytics *.cache Ă partir du chemin.
Code source dans ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.save_dataset_cache_file(prefix, path, x, version)
Sauvegarde un ensemble de données Ultralytics *.cache dictionary x dans le chemin d'accès.
Code source dans ultralytics/data/utils.py
Créé le 2023-11-12, Mis à jour le 2024-05-08
Auteurs : Burhan-Q (1), Laughing-q (1), glenn-jocher (3)