WIDERFace¶

class torchvision.datasets.WIDERFace(root: Union[str, Path], split: str = 'train', transform: Optional[Callable] = None, target_transform: Optional[Callable] = None, download: bool = False)[source]¶

WIDERFace 数据集。

Parameters:

root (str 或 pathlib.Path) –

图像和注释下载到的根目录。如果 download=False，则期望以下文件夹结构：

    └── widerface
        ├── wider_face_split ('wider_face_split.zip' 如果压缩)
        ├── WIDER_train ('WIDER_train.zip' 如果压缩)
        ├── WIDER_val ('WIDER_val.zip' 如果压缩)
        └── WIDER_test ('WIDER_test.zip' 如果压缩)

split (string) – 要使用的数据集分割。可选值为 {train, val, test}。默认为 train。
transform (callable, optional) – 一个函数/变换，接收一个PIL图像并返回一个变换后的版本。例如，transforms.RandomCrop
target_transform (callable, optional) – 一个函数/转换，它接收目标并对其进行转换。
下载 (bool, 可选) –
如果为真，则从互联网下载数据集并将其放入根目录。如果数据集已经下载，则不会再次下载。

警告

要下载数据集，需要gdown。

Special-members:

__getitem__(index: int) → Tuple[Any, Any][source]¶

Parameters:: index (int) – 索引
Returns:: (image, target) 其中 target 是图像中所有人脸的注释字典。对于测试集，target=None。
Return type:: tuple