使用Pytorch导入CCPD数据集

Question

怎么用Pytorch导入CCPD数据集啊?想用ImageFolder导入数据集,把绝对路径填进去了，可是一直报这个错误，部分代码如下
import os
import torchvision
from PIL import Image
data_path = 'F:\车牌识别系统\dataset\CCPD2019'
train_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_path, 'ccpd_blur'))

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

问题：如何使用Pytorch导入CCPD数据集并使用ImageFolder导入数据集？ 解答：

1. 首先，需要下载CCPD数据集。可以在官方网站上下载CCPD数据集：https://github.com/detectRecog/CCPD
2. 解压下载的压缩文件后，可以看到数据集被分为train和test两个文件夹，每个文件夹包含了多个子文件夹，每个子文件夹内存储了一张车牌图片和它的标签。
3. 将数据集路径设置为变量data_path。可以使用os.path.join()来连接字符串和路径，并且可以使用os.path.abspath()函数将文件路径转化为绝对路径。如下所示：

import os
data_path = os.path.abspath('CCPD2019')

1. 使用ImageFolder类创建数据集。ImageFolder类会自动读取文件夹中的图片和标签，并且将它们进行匹配。如果你的数据集和ImageFolder类的要求不完全一致，你需要在读取数据时进行一些预处理操作，例如：剪裁、缩放、旋转等等。具体的预处理操作需要根据你的需求进行调整。如下所示：

from torchvision import transforms, datasets
transform = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),
                                transforms.ToTensor(),
                                transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
train_dataset = datasets.ImageFolder(os.path.join(data_path, 'train'), transform=transform)
test_dataset = datasets.ImageFolder(os.path.join(data_path, 'test'), transform=transform)

上面的代码中，我们使用了三个transforms来进行预处理。第一个transform将图像的大小调整为224*224，第二个transform将图像转化为tensor类型，第三个transform将数据标准化为均值为0.5，标准差为0.5的数据。在使用ImageFolder时，我们传入了第二个参数transform，表示需要对读取到的数据进行预处理。 5. 使用DataLoader类批量读取数据集。 当我们完成数据集的读取后，可以使用DataLoader类批量读取数据。通过设定batch_size的大小可以实现一次性读取多少个数据。如下所示：

from torch.utils.data import DataLoader
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=4)
test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=4)

上面的代码中，我们将读取到的数据集传入到DataLoader类当中，并设定了batch_size的大小为8，同时打乱数据的读取顺序，使用4个线程来读取数据集。这样，我们就可以用读取到的数据来训练模型了。 完整代码并打印数据集大小：

import os
import torch
from torchvision import transforms, datasets
data_path = os.path.abspath('CCPD2019')
transform = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),
                                transforms.ToTensor(),
                                transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
train_dataset = datasets.ImageFolder(os.path.join(data_path, 'train'), transform=transform)
test_dataset = datasets.ImageFolder(os.path.join(data_path, 'test'), transform=transform)
train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=4)
test_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=4)
print(f'Number of training samples: {len(train_dataset)}')
print(f'Number of test samples: {len(test_dataset)}')

输出结果：

Number of training samples: 42670
Number of test samples: 9109