参考 ultralytics/data/utils.py
注
このファイルはhttps://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ ultralytics/data/utils .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.utils.HUBDatasetStats
HUBデータセットJSONを生成するクラスと -hub
datasetディレクトリ。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
path |
str
|
data.yamlまたはdata.zipへのパス(data.yamlがdata.zipの中にある場合)。デフォルトは'coco8.yaml'です。 |
'coco8.yaml'
|
task |
str
|
データセットタスク。オプションは「detect」、「segment」、「pose」、「classify」。デフォルトは'detect'。 |
'detect'
|
autodownload |
bool
|
ローカルにデータセットがない場合、ダウンロードを試みる。デフォルトは False。 |
False
|
例
https://github.com/ultralytics/hub/tree/main/example_datasets から *.zip ファイルをダウンロードする。 すなわち、https://github.com/ultralytics/hub/raw/main/example_datasets/coco8.zip から coco8.zip をダウンロードします。
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()
ソースコード ultralytics/data/utils.py
426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 |
|
__init__(path='coco8.yaml', task='detect', autodownload=False)
クラスを初期化する。
ソースコード ultralytics/data/utils.py
get_json(save=False, verbose=False)
Ultralytics HUBのデータセットJSONを返す。
ソースコード ultralytics/data/utils.py
process_images()
Ultralytics HUB用に画像を圧縮する。
ソースコード ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.img2label_paths(img_paths)
ラベルパスを画像パスの関数として定義する。
ソースコード ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.get_hash(paths)
パス (ファイルまたはディレクトリ) のリストのハッシュ値を返します。
ソースコード ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.exif_size(img)
exif で補正された PIL サイズを返します。
ソースコード ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.verify_image(args)
1つの画像を検証する。
ソースコード ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.verify_image_label(args)
画像とラベルのペアを1つ検証する。
ソースコード ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.polygon2mask(imgsz, polygons, color=1, downsample_ratio=1)
ポリゴンのリストを、指定された画像サイズのバイナリマスクに変換する。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
imgsz |
tuple
|
画像の大きさを(height, width)で表す。 |
必須 |
polygons |
list[ndarray]
|
多角形のリスト。各ポリゴンは[N, M]の形状を持つ配列である。 N はポリゴンの数、M は M % 2 = 0 となる点の数。 |
必須 |
color |
int
|
マスク上のポリゴンを塗りつぶす色の値。デフォルトは1。 |
1
|
downsample_ratio |
int
|
マスクをダウンサンプリングする係数。デフォルトは1。 |
1
|
リターンズ
タイプ | 説明 |
---|---|
ndarray
|
ポリゴンが塗りつぶされた、指定された画像サイズのバイナリマスク。 |
ソースコード ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.polygons2masks(imgsz, polygons, color, downsample_ratio=1)
ポリゴンのリストを、指定された画像サイズのバイナリマスクのセットに変換する。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
imgsz |
tuple
|
画像の大きさを(height, width)で表す。 |
必須 |
polygons |
list[ndarray]
|
多角形のリスト。各ポリゴンは[N, M]の形状を持つ配列である。 N はポリゴンの数、M は M % 2 = 0 となる点の数。 |
必須 |
color |
int
|
マスク上のポリゴンを塗りつぶす色の値。 |
必須 |
downsample_ratio |
int
|
各マスクをダウンサンプリングする係数。デフォルトは1。 |
1
|
リターンズ
タイプ | 説明 |
---|---|
ndarray
|
ポリゴンが塗りつぶされた、指定された画像サイズのバイナリマスクのセット。 |
ソースコード ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.polygons2masks_overlap(imgsz, segments, downsample_ratio=1)
(640, 640)のオーバーラップ・マスクを返す。
ソースコード ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.find_dataset_yaml(path)
Detect、Segment、Poseデータセットに関連するYAMLファイルを検索して返します。
この関数は最初に指定されたディレクトリのルートレベルで YAML ファイルを検索します。 は再帰的な検索を行います。指定したパスと同じ語幹を持つ YAML ファイルを優先します。YAML ファイルが見つからない場合 が発生します。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
path |
Path
|
YAMLファイルを検索するディレクトリパス。 |
必須 |
リターンズ
タイプ | 説明 |
---|---|
Path
|
見つかったYAMLファイルのパス。 |
ソースコード ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.check_det_dataset(dataset, autodownload=True)
データセットがローカルにない場合は、ダウンロード、検証、解凍を行う。
この関数は,指定されたデータセットがあるかどうかを調べ,もし見つからなければ,ダウンロードして 解凍するオプションがあります。そして、付随する YAML データを読み込んで解析し、主要な要件が満たされていることを確認します。 データセットに関連するパスを解決する。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
dataset |
str
|
データセットまたはデータセット記述子(YAMLファイルのようなもの)へのパス。 |
必須 |
autodownload |
bool
|
データセットが見つからない場合に自動的にダウンロードするかどうか。デフォルトはTrue。 |
True
|
リターンズ
タイプ | 説明 |
---|---|
dict
|
解析されたデータセット情報とパス。 |
ソースコード 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='')
Imagenetのような分類データセットをチェックする。
この関数は dataset
の名前を入力し,対応するデータセット情報の取得を試みる.
データセットがローカルに見つからない場合は,インターネットからデータセットをダウンロードし,ローカルに保存しようとする.
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
dataset |
str | Path
|
データセットの名前。 |
必須 |
split |
str
|
データセットの分割。val'、'test'、または''のいずれか。デフォルトは ''. |
''
|
リターンズ
タイプ | 説明 |
---|---|
dict
|
以下のキーを含む辞書: - train' (パス):データセットのトレーニング・セットを含むディレクトリ・パス. - 'val' (Path):データセットの検証セットを含むディレクトリ・パス. - test' (Path):データセットのテスト・セットを含むディレクトリ・パス. - 'nc' (int):データセットに含まれるクラスの数. - 'names' (dict):データセットに含まれるクラス名の辞書. |
ソースコード ultralytics/data/utils.py
347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 |
|
ultralytics.data.utils.compress_one_image(f, f_new=None, max_dim=1920, quality=50)
Python Imaging Library (PIL) または OpenCV ライブラリを使用して、アスペクト比と画質を保持したまま、単一の画像ファイルを縮小サイズに圧縮します。入力画像が最大寸法より小さい場合は、リサイズされません。 リサイズされません。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
f |
str
|
入力画像ファイルへのパス。 |
必須 |
f_new |
str
|
出力画像ファイルへのパス。指定しない場合、入力ファイルは上書きされる。 |
None
|
max_dim |
int
|
出力画像の最大寸法(幅または高さ)。デフォルトは1920ピクセル。 |
1920
|
quality |
int
|
画像の圧縮率をパーセントで表す。デフォルトは50%。 |
50
|
例
ソースコード ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.autosplit(path=DATASETS_DIR / 'coco8/images', weights=(0.9, 0.1, 0.0), annotated_only=False)
データセットを自動的にtrain/val/testに分割し、その結果をautosplit_*.txtファイルに保存します。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
path |
Path
|
imagesディレクトリへのパス。デフォルトは DATASETS_DIR / 'coco8/images' です。 |
DATASETS_DIR / 'coco8/images'
|
weights |
list | tuple
|
Train、validation、testの分割率。デフォルトは(0.9, 0.1, 0.0)。 |
(0.9, 0.1, 0.0)
|
annotated_only |
bool
|
True の場合、関連する txt ファイルを持つ画像だけが使われます。デフォルトはFalse。 |
False
|
ソースコード ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.load_dataset_cache_file(path)
Ultralytics *.cache 辞書をパスからロードします。
ソースコード ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.save_dataset_cache_file(prefix, path, x, version)
Ultralytics データセット *.cache 辞書 x をパスに保存します。