这篇文章主要介绍“如何使用pytorch加载并读取COCO数据集”，在日常操作中，相信很多人在如何使用pytorch加载并读取COCO数据集问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”如何使用pytorch加载并读取COCO数据集”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
环境配置
看pytorch入门教程
基础知识：元祖、字典、数组
# 元祖a = (1, 2)# 字典b = {'username': 'peipeiwang', 'code': '111'}# 数组c = [1, 2, 3]print(a[0])print(c[0])print(b["username"])输出：
利用PyTorch读取COCO数据集
import torchvisionfrom PIL import ImageDraw# 导入coco 2017 验证集和对应annotationscoco_dataset = torchvision.datasets.CocoDetection(root="COCO_dataset_val_2017/val2017", annFile="COCO_dataset_val_2017/annotations_trainval2017/annotations/instances_val2017.json")# 图像和annotation分开读取image, info = coco_dataset[0]# ImageDraw 画图工具image_handler = ImageDraw.ImageDraw(image)for annotation in info: # bbox为检测框的位置坐标 x_min, y_min, width, height = annotation['bbox'] # ((), ())分别为左上角的坐标对和右上角的坐标对，image_handler.rectangle是指在图片是绘制方框 image_handler.rectangle(((x_min, y_min), (x_min + width, y_min + height)))image.show()结果：
利用PyTorch读取自己制作的数据集
使用cvat工具创建自己的数据集标注，导出为coco格式并读取
结果：
到此，关于“如何使用pytorch加载并读取COCO数据集”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注编程网网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
