Referans için ultralytics/data/utils.py
Not
Bu dosya https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ ultralytics/data/utils .py adresinde mevcuttur. Bir sorun tespit ederseniz lütfen bir Çekme İsteği 🛠️ ile katkıda bulunarak düzeltilmesine yardımcı olun. Teşekkürler 🙏!
ultralytics.data.utils.HUBDatasetStats
HUB veri kümesi JSON'u oluşturmak için bir sınıf ve -hub
veri kümesi dizini.
Parametreler:
İsim | Tip | Açıklama | Varsayılan |
---|---|---|---|
path |
str
|
data.yaml veya data.zip dosyasının yolu (data.yaml dosyası data.zip dosyasının içindeyken). Varsayılan değer 'coco8.yaml'. |
'coco8.yaml'
|
task |
str
|
Veri kümesi görevi. Seçenekler 'detect', 'segment', 'pose', 'classify' şeklindedir. Varsayılan değer 'algıla'dır. |
'detect'
|
autodownload |
bool
|
Yerel olarak bulunamazsa veri kümesini indirmeyi deneyin. Varsayılan değer False'dir. |
False
|
Örnek
*.zip dosyalarını https://github.com/ultralytics/hub/tree/main/example_datasets adresinden indirin örn. coco8.zip için https://github.com/ultralytics/hub/raw/main/example_datasets/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()
Kaynak kodu 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)
Sınıfı başlatın.
Kaynak kodu ultralytics/data/utils.py
get_json(save=False, verbose=False)
Ultralytics HUB için JSON veri kümesini döndürür.
Kaynak kodu ultralytics/data/utils.py
process_images()
Ultralytics HUB için görüntüleri sıkıştırın.
Kaynak kodu ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.img2label_paths(img_paths)
Etiket yollarını görüntü yollarının bir fonksiyonu olarak tanımlayın.
Kaynak kodu ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.get_hash(paths)
Bir yol listesinin (dosyalar veya dirs) tek bir karma değerini döndürür.
Kaynak kodu ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.exif_size(img)
Exif ile düzeltilmiş PIL boyutunu döndürür.
Kaynak kodu ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.verify_image(args)
Bir görüntüyü doğrulayın.
Kaynak kodu ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.verify_image_label(args)
Bir resim-etiket çiftini doğrulayın.
Kaynak kodu ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.polygon2mask(imgsz, polygons, color=1, downsample_ratio=1)
Bir çokgen listesini belirtilen görüntü boyutunda bir ikili maskeye dönüştürür.
Parametreler:
İsim | Tip | Açıklama | Varsayılan |
---|---|---|---|
imgsz |
tuple
|
Görüntünün (yükseklik, genişlik) olarak boyutu. |
gerekli |
polygons |
list[ndarray]
|
Çokgenlerin bir listesi. Her çokgen [N, M] şeklinde bir dizidir, burada N çokgen sayısı, M ise M %2 = 0 olacak şekilde nokta sayısıdır. |
gerekli |
color |
int
|
Maske üzerindeki çokgenleri dolduracak renk değeri. Varsayılan değer 1'dir. |
1
|
downsample_ratio |
int
|
Maskenin örneklemesinin azaltılacağı faktör. Varsayılan değer 1'dir. |
1
|
İade:
Tip | Açıklama |
---|---|
ndarray
|
Belirtilen görüntü boyutunda, çokgenleri doldurulmuş bir ikili maske. |
Kaynak kodu ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.polygons2masks(imgsz, polygons, color, downsample_ratio=1)
Bir çokgen listesini belirtilen görüntü boyutunda bir ikili maske kümesine dönüştürür.
Parametreler:
İsim | Tip | Açıklama | Varsayılan |
---|---|---|---|
imgsz |
tuple
|
Görüntünün (yükseklik, genişlik) olarak boyutu. |
gerekli |
polygons |
list[ndarray]
|
Çokgenlerin bir listesi. Her çokgen [N, M] şeklinde bir dizidir, burada N çokgen sayısı, M ise M %2 = 0 olacak şekilde nokta sayısıdır. |
gerekli |
color |
int
|
Maskelerdeki çokgenleri doldurmak için renk değeri. |
gerekli |
downsample_ratio |
int
|
Her maskenin örneklemesinin azaltılacağı faktör. Varsayılan değer 1'dir. |
1
|
İade:
Tip | Açıklama |
---|---|
ndarray
|
Belirtilen görüntü boyutunda, çokgenleri doldurulmuş ikili maskeler kümesi. |
Kaynak kodu ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.polygons2masks_overlap(imgsz, segments, downsample_ratio=1)
Bir (640, 640) örtüşme maskesi döndürür.
Kaynak kodu ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.find_dataset_yaml(path)
Detect, Segment veya Pose veri kümesi ile ilişkili YAML dosyasını bulur ve döndürür.
Bu fonksiyon önce verilen dizinin kök seviyesinde bir YAML dosyası arar ve bulunamazsa özyinelemeli bir arama gerçekleştirir. Sağlanan yol ile aynı gövdeye sahip YAML dosyalarını tercih eder. Bir AssertionError hiçbir YAML dosyası bulunmazsa veya birden fazla YAML dosyası bulunursa yükseltilir.
Parametreler:
İsim | Tip | Açıklama | Varsayılan |
---|---|---|---|
path |
Path
|
YAML dosyasının aranacağı dizin yolu. |
gerekli |
İade:
Tip | Açıklama |
---|---|
Path
|
Bulunan YAML dosyasının yolu. |
Kaynak kodu ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.check_det_dataset(dataset, autodownload=True)
Yerel olarak bulunamazsa bir veri kümesini indirin, doğrulayın ve/veya açın.
Bu fonksiyon belirtilen bir veri setinin kullanılabilirliğini kontrol eder ve bulunamazsa indirme ve veri kümesini açar. Daha sonra beraberindeki YAML verilerini okuyup ayrıştırarak temel gereksinimlerin karşılandığından emin olur ve ayrıca veri kümesiyle ilgili yolları çözümler.
Parametreler:
İsim | Tip | Açıklama | Varsayılan |
---|---|---|---|
dataset |
str
|
Veri kümesinin veya veri kümesi tanımlayıcısının yolu (YAML dosyası gibi). |
gerekli |
autodownload |
bool
|
Veri kümesi bulunamazsa otomatik olarak indirilip indirilmeyeceği. Varsayılan değer True'dur. |
True
|
İade:
Tip | Açıklama |
---|---|
dict
|
Ayrıştırılmış veri kümesi bilgileri ve yolları. |
Kaynak kodu 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 gibi bir sınıflandırma veri kümesini kontrol eder.
Bu fonksiyon bir dataset
adını alır ve ilgili veri kümesi bilgilerini almaya çalışır.
Veri kümesi yerel olarak bulunamazsa, veri kümesini internetten indirmeye ve yerel olarak kaydetmeye çalışır.
Parametreler:
İsim | Tip | Açıklama | Varsayılan |
---|---|---|---|
dataset |
str | Path
|
Veri kümesinin adı. |
gerekli |
split |
str
|
Veri kümesinin bölünmesi. Ya 'val', 'test' ya da ''. Varsayılan olarak ''. |
''
|
İade:
Tip | Açıklama |
---|---|
dict
|
Aşağıdaki anahtarları içeren bir sözlük: - 'train' (Yol): Veri kümesinin eğitim setini içeren dizin yolu. - 'val' (Yol): Veri kümesinin doğrulama kümesini içeren dizin yolu. - 'test' (Yol): Veri kümesinin test setini içeren dizin yolu. - 'nc' (int): Veri kümesindeki sınıf sayısı. - 'names' (dict): Veri kümesindeki sınıf adlarının sözlüğü. |
Kaynak kodu 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) veya OpenCV kütüphanesini kullanarak en boy oranını ve kalitesini koruyarak tek bir görüntü dosyasını küçültülmüş boyuta sıkıştırır. Girdi görüntüsü maksimum boyuttan daha küçükse, sıkıştırılmaz. yeniden boyutlandırıldı.
Parametreler:
İsim | Tip | Açıklama | Varsayılan |
---|---|---|---|
f |
str
|
Girdi görüntü dosyasının yolu. |
gerekli |
f_new |
str
|
Çıktı görüntü dosyasının yolu. Belirtilmezse, girdi dosyasının üzerine yazılır. |
None
|
max_dim |
int
|
Çıktı görüntüsünün maksimum boyutu (genişlik veya yükseklik). Varsayılan değer 1920 pikseldir. |
1920
|
quality |
int
|
Yüzde olarak görüntü sıkıştırma kalitesi. Varsayılan değer %50'dir. |
50
|
Örnek
Kaynak kodu ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.autosplit(path=DATASETS_DIR / 'coco8/images', weights=(0.9, 0.1, 0.0), annotated_only=False)
Bir veri kümesini otomatik olarak train/val/test bölmelerine ayırın ve elde edilen bölmeleri autosplit_*.txt dosyalarına kaydedin.
Parametreler:
İsim | Tip | Açıklama | Varsayılan |
---|---|---|---|
path |
Path
|
Görüntüler dizininin yolu. Varsayılan değer DATASETS_DIR / 'coco8/images'. |
DATASETS_DIR / 'coco8/images'
|
weights |
list | tuple
|
Eğitim, doğrulama ve test bölünmüş kesirleri. Varsayılan değer (0,9, 0,1, 0,0). |
(0.9, 0.1, 0.0)
|
annotated_only |
bool
|
True ise, yalnızca ilişkili bir txt dosyası olan görüntüler kullanılır. Varsayılan değer False'dir. |
False
|
Kaynak kodu ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.load_dataset_cache_file(path)
Yoldan bir Ultralytics *.cache sözlüğü yükleyin.
Kaynak kodu ultralytics/data/utils.py
ultralytics.data.utils.save_dataset_cache_file(prefix, path, x, version)
Ultralytics *.cache dictionary x veri kümesini yola kaydedin.
Kaynak kodu ultralytics/data/utils.py
Oluşturuldu 2023-11-12, Güncellendi 2024-05-08
Yazarlar: Burhan-Q (1), Laughing-q (1), glenn-jocher (3)