[输入参数用法不一致]torchvision.datasets.VOCDetection¶
torchvision.datasets.VOCDetection¶
torchvision.datasets.VOCDetection(root: Union[str, Path], year: str = '2012', image_set: str = 'train', download: bool = False, transform: Optional[Callable] = None, target_transform: Optional[Callable] = None, transforms: Optional[Callable] = None)
paddle.vision.datasets.VOC2012¶
paddle.vision.datasets.VOC2012(data_file: Optional[str] = None, mode: str = 'train', transform: Optional[Callable] = None, download: bool = True, backend: Optional[str] = None)
指定数据集文件路径的参数 root 与指定训练集的参数 image_set 的用法不一致，Paddle 只支持 2012 年数据集，但 PyTorch 支持 2007 和 2012 年数据集，具体如下：
参数映射¶
| torchvision | PaddlePaddle | 备注 |
|---|---|---|
| root | data_file | 数据集文件路径，Paddle 参数 data_file 需含完整的文件名，如 PyTorch 参数 ./data，对应 Paddle 参数 ./data/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar，需要转写。 |
| year | - | 数据集年份，Paddle 只支持 2012 年数据集，但 PyTorch 支持 2007 和 2012 年数据集，Paddle 无此参数，暂无转写方式。 |
| image_set | mode | 训练集、数据集或验证集。PyTorch 参数 image_set='trainval' 对应 Paddle 参数 mode='train'；image_set='train' 对应 mode='test'；image_set='val' 对应 mode='valid'，需要转写。 |
| transform | transform | 图片数据的预处理。 |
| target_transform | - | 接受目标数据并转换，Paddle 无此参数，暂无转写方式。 |
| download | download | 是否自动下载数据集文件。 |
| transforms | - | 输入样本及其目标，返回转换后的版本，Paddle 无此参数，暂无转写方式。 |
| - | backend | 指定图像类型，PyTorch 无此参数，Paddle 保持默认即可。 |
转写示例¶
root：数据集文件路径¶
# PyTorch 写法
train_dataset = torchvision.datasets.VOCDetection(root='./data', image_set='trainval')
# Paddle 写法
train_dataset = paddle.vision.datasets.VOC2012(data_file='./data/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar', mode='train')
image_set: 数据集¶
数据集 imaget_set 为 ‘trainval’
# PyTorch 写法
train_dataset = torchvision.datasets.VOCDetection(root='./data', image_set='trainval')
# Paddle 写法
train_dataset = paddle.vision.datasets.VOC2012(data_file='./data/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar', mode='train')
数据集 imaget_set 为 ‘train’
# PyTorch 写法
train_dataset = torchvision.datasets.VOCDetection(root='./data', image_set='train')
# Paddle 写法
train_dataset = paddle.vision.datasets.VOC2012(data_file='./data/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar', mode='test')
数据集 imaget_set 为 ‘val’
# PyTorch 写法
train_dataset = torchvision.datasets.VOCDetection(root='./data', image_set='val')
# Paddle 写法
train_dataset = paddle.vision.datasets.VOC2012(data_file='./data/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar', mode='valid')