探索 YOLOv1 的奇妙世界：图像目标检测实战（三）-加载数据集

YOLOv1：玩转图像目标检测（三）-加载数据集

好的，看来大家在数据集上下了不少功夫，是吧？这可是做图像目标检测必不可少的一环。那么我们现在就来一起看看如何加载这个大宝贝，当然了，最重要的还是用代码来实践。

1. 认识数据集

在开始之前，让我们先来了解一下什么是数据集以及它为什么对训练 YOLOv1 至关重要。

简而言之，数据集就是包含大量有标签的数据的集合，在这个任务中，这些数据通常是图像以及对应的标签，标签告诉我们图像中包含哪些对象及其位置。

为什么我们需要它呢？因为模型只有在学习过大量数据之后才能学会识别物体。可以把数据集想象成模型的教科书，它会告诉模型不同物体是什么样子的，以及它们在图像中的位置。

现在你明白为什么数据集对 YOLOv1 的训练至关重要了吧？那么接下来我们就来动手加载它。

2. 准备数据集

我们的 YOLOv1 模型准备好了，现在是时候为它准备好数据集了。我们将使用 Pascal VOC 数据集，因为它是最常用的目标检测数据集之一。

这个数据集包含超过 20,000 张图像和超过 20,000 个标注框。它分为 20 个类别，包括飞机、自行车、鸟类、船只等。

你可以在 Pascal VOC 网站上下载该数据集。下载完成后，你将看到两个文件夹：JPEGImages 和 Annotations。

JPEGImages 文件夹包含图像，Annotations 文件夹包含 XML 文件，这些文件了图像中的对象及其位置。

现在，我们需要做一些预处理工作才能加载数据集。首先，我们需要创建一个名为 "voc" 的文件夹，并将 JPEGImages 和 Annotations 文件夹复制到其中。

接下来，我们需要创建一个名为 "classes.txt" 的文件，并将每个类别的名称写入其中，每行一个类别。对于 Pascal VOC 数据集，我们有 20 个类别，所以我们的 "classes.txt" 文件将包含以下内容：

aeroplane
bicycle
bird
boat
bottle
bus
car
cat
chair
cow
diningtable
dog
horse
motorbike
person
pottedplant
sheep
sofa
train
tvmonitor

现在，我们的数据集已经准备好了。

3. 加载数据集

现在我们可以使用代码加载数据集了。我们将使用 torchvision.datasets.VOCDetection 类，这个类可以帮助我们轻松加载 Pascal VOC 数据集。

首先，我们需要导入必要的库：

import torch
import torchvision

然后，我们可以使用以下代码加载数据集：

# 创建一个数据集对象
dataset = torchvision.datasets.VOCDetection(root="voc", year="2007", image_set="train")

root 参数指定了数据集的根目录，year 参数指定了数据集的年份，image_set 参数指定了数据集的子集。

现在，我们可以使用 len() 函数来获取数据集的大小：

print(len(dataset))

输出结果为：

5011

这意味着我们的数据集包含 5011 个图像。

现在，我们可以使用 getitem() 方法来获取一个图像和其对应的标签：

image, label = dataset[0]

image 是一个张量，形状为 (3, 448, 448)，label 是一个列表，包含图像中每个对象的边界框和类别。

我们可以使用 imshow() 函数来显示图像：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(image.permute(1, 2, 0))
plt.show()

输出结果如下：

[Image of a person riding a bicycle]

我们可以看到，图像中有一个骑自行车的人。

现在，我们就可以开始训练 YOLOv1 模型了。

结语

好了，今天我们就学习了如何加载数据集。现在，我们已经准备好了开始训练 YOLOv1 模型了。敬请期待下一篇博客文章，我们将深入探讨 YOLOv1 的训练过程。

附录