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be8c0376
编写于
2月 02, 2023
作者:
_白鹭先生_
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and
23 deletion
+13
-23
utils/dataloader.py
utils/dataloader.py
+13
-23
未找到文件。
utils/dataloader.py
浏览文件 @
be8c0376
...
...
@@ -3,11 +3,11 @@ from random import sample, shuffle
import
cv2
import
numpy
as
np
import
torch
from
PIL
import
Image
from
PIL
import
Image
,
ImageDraw
from
torch.utils.data.dataset
import
Dataset
from
utils.utils
import
cvtColor
,
preprocess_input
from
utils.utils_rbox
import
poly_filter
,
poly2rbox
from
utils.utils_rbox
import
poly_filter
,
poly2rbox
,
rbox2poly
class
YoloDataset
(
Dataset
):
def
__init__
(
self
,
annotation_lines
,
input_shape
,
num_classes
,
anchors
,
anchors_mask
,
epoch_length
,
\
...
...
@@ -52,36 +52,23 @@ class YoloDataset(Dataset):
image_2
,
box_2
=
self
.
get_random_data
(
lines
[
0
],
self
.
input_shape
,
random
=
self
.
train
)
image
,
box
=
self
.
get_random_data_with_MixUp
(
image
,
box
,
image_2
,
box_2
)
else
:
image
,
box
=
self
.
get_random_data
(
self
.
annotation_lines
[
index
],
self
.
input_shape
,
random
=
self
.
train
)
image
,
r
box
=
self
.
get_random_data
(
self
.
annotation_lines
[
index
],
self
.
input_shape
,
random
=
self
.
train
)
image
=
np
.
transpose
(
preprocess_input
(
np
.
array
(
image
,
dtype
=
np
.
float32
)),
(
2
,
0
,
1
))
box
=
np
.
array
(
box
,
dtype
=
np
.
float32
)
rbox
=
np
.
array
(
r
box
,
dtype
=
np
.
float32
)
#---------------------------------------------------#
# 对真实框进行预处理
#---------------------------------------------------#
nL
=
len
(
box
)
nL
=
len
(
r
box
)
labels_out
=
np
.
zeros
((
nL
,
7
))
if
nL
:
#---------------------------------------------------#
# 对真实框进行归一化,调整到0-1之间
#---------------------------------------------------#
box
[:,
[
0
,
2
]]
=
box
[:,
[
0
,
2
]]
/
self
.
input_shape
[
1
]
box
[:,
[
1
,
3
]]
=
box
[:,
[
1
,
3
]]
/
self
.
input_shape
[
0
]
#---------------------------------------------------#
# 序号为0、1的部分,为真实框的中心
# 序号为2、3的部分,为真实框的宽高
# 序号为4的部分,为真实框的旋转角度
# 序号为5的部分,为真实框的种类
#---------------------------------------------------#
# box[:, 2:4] = box[:, 2:4] - box[:, 0:2]
# box[:, 0:2] = box[:, 0:2] + box[:, 2:4] / 2
#---------------------------------------------------#
# 调整顺序,符合训练的格式
# labels_out中序号为0的部分在collect时处理
#---------------------------------------------------#
labels_out
[:,
1
]
=
box
[:,
-
1
]
labels_out
[:,
2
:]
=
box
[:,
:
5
]
labels_out
[:,
1
]
=
r
box
[:,
-
1
]
labels_out
[:,
2
:]
=
r
box
[:,
:
5
]
return
image
,
labels_out
...
...
@@ -108,11 +95,14 @@ class YoloDataset(Dataset):
# 将polygon转换为rbox
#------------------------------#
rbox
=
np
.
zeros
((
box
.
shape
[
0
],
6
))
rbox
[...,
:
5
]
=
poly2rbox
(
box
[...,
:
8
],
(
h
,
w
),
use_pi
=
True
)
rbox
[...,
:
5
]
=
poly2rbox
(
box
[...,
:
8
],
(
ih
,
i
w
),
use_pi
=
True
)
rbox
[...,
5
]
=
box
[...,
8
]
image
=
image
.
resize
((
w
,
h
),
Image
.
BICUBIC
)
#---------------------------------#
# 图像调整
#---------------------------------#
image
=
image
.
resize
((
w
,
h
),
Image
.
BICUBIC
)
image_data
=
np
.
array
(
image
,
np
.
float32
)
return
image_data
,
rbox
def
merge_bboxes
(
self
,
bboxes
,
cutx
,
cuty
):
...
...
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