参考 ultralytics/data/build.py
注
このファイルはhttps://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ ultralytics/data/build .py にあります。もし問題を発見したら、Pull Request🛠️ を投稿して修正にご協力ください。ありがとうございました!
ultralytics.data.build.InfiniteDataLoader
ベース: DataLoader
ワーカーを再利用するデータローダー。
バニラのDataLoaderと同じ構文を使用します。
ソースコード ultralytics/data/build.py
__init__(*args, **kwargs)
DataLoader を継承し、ワーカーを無限にリサイクルします。
ソースコード ultralytics/data/build.py
__iter__()
__len__()
ultralytics.data.build._RepeatSampler
永遠に繰り返されるサンプラー。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
sampler |
sampler
|
繰り返すサンプラー。 |
必須 |
ソースコード ultralytics/data/build.py
__init__(sampler)
ultralytics.data.build.seed_worker(worker_id)
Set dataloader worker seed https://pytorch.org/docs/stable/notes/randomness.html#dataloader.
ultralytics.data.build.build_yolo_dataset(cfg, img_path, batch, data, mode='train', rect=False, stride=32, multi_modal=False)
YOLO データセットを構築する。
ソースコード ultralytics/data/build.py
ultralytics.data.build.build_grounding(cfg, img_path, json_file, batch, mode='train', rect=False, stride=32)
YOLO データセットを構築する。
ソースコード ultralytics/data/build.py
ultralytics.data.build.build_dataloader(dataset, batch, workers, shuffle=True, rank=-1)
トレーニングセットまたは検証セットのInfiniteDataLoaderまたはDataLoaderを返します。
ソースコード ultralytics/data/build.py
ultralytics.data.build.check_source(source)
ソースの種類をチェックし、対応するフラグの値を返す。
ソースコード ultralytics/data/build.py
ultralytics.data.build.load_inference_source(source=None, batch=1, vid_stride=1, buffer=False)
オブジェクト検出のための推論ソースをロードし、必要な変換を適用します。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
source |
(str, Path, Tensor, Image, ndarray)
|
推論の入力ソース。 |
None
|
batch |
int
|
データ・ローダーのバッチ・サイズ。デフォルトは 1。 |
1
|
vid_stride |
int
|
ビデオソースのフレーム間隔。デフォルトは1。 |
1
|
buffer |
bool
|
ストリームフレームをバッファリングするかどうかを決定する。デフォルトは False。 |
False
|
リターンズ
名称 | タイプ | 説明 |
---|---|---|
dataset |
Dataset
|
指定された入力ソースのデータセット・オブジェクト。 |