今天就跟大家聊聊有关“pytorch加载并读取COCO数据集怎样做，要点有哪些”的内容，可能很多人都不太了解，为了让大家认识和更进一步的了解，小编给大家总结了以下内容，希望这篇“pytorch加载并读取COCO数据集怎样做，要点有哪些”文章能对大家有帮助。

如何使用pytorch加载并读取COCO数据集 环境配置基础知识：元祖、字典、数组利用PyTorch读取COCO数据集利用PyTorch读取自己制作的数据集

环境配置

看pytorch入门教程

基础知识：元祖、字典、数组

# 元祖
a = (1, 2)
# 字典
b = {'username': 'peipeiwang', 'code': '111'}
# 数组
c = [1, 2, 3]
print(a[0])
print(c[0])
print(b["username"])

输出：

利用PyTorch读取COCO数据集

import torchvision
from PIL import ImageDraw
# 导入coco 2017 验证集和对应annotations
coco_dataset = torchvision.datasets.CocoDetection(root="COCO_dataset_val_2017/val2017",
                                                  annFile="COCO_dataset_val_2017/annotations_trainval2017/annotations/instances_val2017.json")
# 图像和annotation分开读取
image, info = coco_dataset[0]
# ImageDraw 画图工具
image_handler = ImageDraw.ImageDraw(image)
for annotation in info:
    # bbox为检测框的位置坐标
    x_min, y_min, width, height = annotation['bbox']
    # ((), ())分别为左上角的坐标对和右上角的坐标对，image_handler.rectangle是指在图片是绘制方框
    image_handler.rectangle(((x_min, y_min), (x_min + width, y_min + height)))
image.show()

结果：

利用PyTorch读取自己制作的数据集

使用cvat工具创建自己的数据集标注，导出为coco格式并读取
结果：

以上就是关于“pytorch加载并读取COCO数据集怎样做，要点有哪些”的相关知识，感谢各位的阅读，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注群英网络，小编每天都会为大家更新不同的知识。