提升YOLOv1：Paddle框架代码解读（二）

2023-12-09 06:39:00

YOLOv1在目标检测领域取得了广泛认可，而Paddle框架为开发者提供了灵活高效的平台，用于实施和部署YOLOv1模型。本篇文章将深入探讨Paddle框架中YOLOv1代码的第二个重点——自定义数据读取器。

定制数据读取器

自定义数据读取器是YOLOv1训练的重要组成部分。它负责读取和预处理用于训练的数据，包括图像和真实框标签。在Paddle框架中，我们可以使用一个称为DataLoader的数据读取器。

import paddle.fluid as fluid

def load_data(data_dir, batch_size, is_train):
    """
    自定义数据读取器

    Args:
        data_dir: 数据集目录
        batch_size: 批次大小
        is_train: 是否为训练模式

    Returns:
        数据读取器
    """

    train_image_path = os.path.join(data_dir, "train_images.txt")
    train_label_path = os.path.join(data_dir, "train_labels.txt")

    if is_train:
        data_set = TrainDataset(train_image_path, train_label_path)
    else:
        data_set = TestDataset(train_image_path, train_label_path)

    return fluid.io.DataLoader.from_dataset(
        data_set,
        batch_size=batch_size,
        drop_last=is_train,
        return_list=True,
    )

在load_data函数中，我们根据训练模式创建不同的数据集类。如果处于训练模式，则使用TrainDataset类，否则使用TestDataset类。数据读取器将从给定的图像和标签文件中读取数据，并返回图像和标签的批次。

设置真实框标签

读取真实框信息时，需要设置用于训练的标签信息。Paddle框架提供了convert_bbox2labels函数来转换边界框坐标为标签。在TrainDataset类中，我们在读取标签文件时调用此函数：

import paddle.fluid as fluid
from utils import convert_bbox2labels

class TrainDataset(fluid.Dataset):
    """
    训练数据集类

    Args:
        image_path: 图像文件路径
        label_path: 标签文件路径
    """

    def __init__(self, image_path, label_path):
        super(TrainDataset, self).__init__()

        self.image_path = image_path
        self.label_path = label_path

    def __getitem__(self, idx):
        """
        获取一个数据样本

        Args:
            idx: 索引

        Returns:
            图像数据和标签数据
        """

        image_name = self.image_path[idx]
        image = cv2.imread(image_name)

        with open(self.label_path[idx]) as f:
            labels = [line.strip() for line in f.readlines()]

        labels = convert_bbox2labels(labels)

        return image, labels