参考资料 ultralytics/data/build.py
备注
该文件可从https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ ultralytics/data/build .py 获取。如果您发现问题,请通过提交 Pull Request🛠️ 帮助修复。谢谢🙏!
ultralytics.data.build.InfiniteDataLoader
垒球 DataLoader
重复使用工人的数据加载器
使用与 vanilla DataLoader 相同的语法。
源代码 ultralytics/data/build.py
__init__(*args, **kwargs)
无限循环工作者的数据加载器,继承于 DataLoader。
源代码 ultralytics/data/build.py
__iter__()
__len__()
ultralytics.data.build._RepeatSampler
永远重复的采样器
参数
名称 | 类型 | 说明 | 默认值 |
---|---|---|---|
sampler |
sampler
|
重复的采样器。 |
所需 |
源代码 ultralytics/data/build.py
__init__(sampler)
ultralytics.data.build.seed_worker(worker_id)
设置 dataloader 工作者种子 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)
构建YOLO 数据集。
源代码 ultralytics/data/build.py
ultralytics.data.build.build_grounding(cfg, img_path, json_file, batch, mode='train', rect=False, stride=32)
构建YOLO 数据集。
源代码 ultralytics/data/build.py
ultralytics.data.build.build_dataloader(dataset, batch, workers, shuffle=True, rank=-1)
返回用于训练集或验证集的 InfiniteDataLoader 或 DataLoader。
源代码 ultralytics/data/build.py
ultralytics.data.build.check_source(source)
检查源类型并返回相应的标志值。
源代码 ultralytics/data/build.py
ultralytics.data.build.load_inference_source(source=None, batch=1, vid_stride=1, buffer=False)
加载用于对象检测的推理源,并应用必要的变换。
参数
名称 | 类型 | 说明 | 默认值 |
---|---|---|---|
source |
(str, Path, Tensor, Image, ndarray)
|
推理的输入源。 |
None
|
batch |
int
|
数据加载器的批量大小。默认为 1。 |
1
|
vid_stride |
int
|
视频源的帧间隔。默认为 1。 |
1
|
buffer |
bool
|
决定是否对流帧进行缓冲。默认为 "假"。 |
False
|
返回:
名称 | 类型 | 说明 |
---|---|---|
dataset |
Dataset
|
指定输入源的数据集对象。 |