pytorch ImageFolder的覆写实例

在为数据分类训练分类器的时候，比如猫狗分类时，我们经常会使用pytorch的ImageFolder: CLASS torchvision.datasets.ImageFolder(root, transform=None, target_transform=None, loader=<function>, is_valid_file=None) 使用可见pytorch torchvision.ImageFolder的用法介绍 这里想实现的是如果想要覆写该函数，即能使用它的特性，又可以实现自己的功能 首先先分析下其源代码： IMG_EXTENSIONS = [ 在PyTorch中，`torchvision.datasets.ImageFolder`是一个常用的数据加载器，它适用于处理类目结构化的图像数据集，例如用于图像分类任务。在这个结构中，每个类别的图像都存储在各自的子目录下。例如，对于猫狗分类任务，根目录下会有"dog"和"cat"两个子目录，分别包含对应类别的图像。 `ImageFolder`的主要参数包括： 1. `root`: 图像数据集的根目录。 2. `transform`: 可选参数，用于对图像进行预处理的转换函数，如调整大小、归一化等。 3. `target_transform`: 可选参数，用于对目标（类别标签）进行转换的函数。 4. `loader`: 默认的图像加载函数，默认使用`default_loader`，通常是将图像文件路径转换为PIL图像对象。 `ImageFolder`的核心在于`__init__`方法，它首先调用了`DatasetFolder`的构造函数，并初始化了一些关键属性，如`classes`（类别名称列表）、`class_to_idx`（类别名到索引的映射）和`imgs`（图像路径与类别的元组列表）。 `DatasetFolder`的内部还包含一个名为`has_file_allowed_extension`的辅助函数，它检查文件是否具有在`IMG_EXTENSIONS`列表中的扩展名，这是支持的图像文件类型。另一个重要的函数是`make_dataset`，它遍历目录结构，为每个类别和图像创建一个元组列表，每个元组包含图像路径和对应的类别索引。 当你想要覆写`ImageFolder`以实现自定义功能时，可以按照以下步骤操作： 1. 创建一个新的类，继承自`torchvision.datasets.ImageFolder`。 2. 在新类中覆写你需要修改的方法，比如添加新的预处理步骤或者改变目标处理方式。 3. 如果需要，可以添加新的属性或方法来实现特定需求。 例如，假设你想要添加一个检查图片质量的功能，可以在新类中覆写`make_dataset`，在加载每个图像之前进行质量检测。这可能涉及到计算图像的PSNR（峰值信噪比）或SSIM（结构相似性指标），确保加载的图片符合一定的质量标准。 下面是一个简单的覆写示例： ```python import torchvision.datasets as datasets import os import PIL class CustomImageFolder(datasets.ImageFolder): def __init__(self, root, transform=None, target_transform=None, loader=default_loader, min_quality=50): super(CustomImageFolder, self).__init__(root, transform, target_transform, loader) self.min_quality = min_quality def make_dataset(self, dir, class_to_idx, extensions): images = [] for target in sorted(class_to_idx.keys()): d = os.path.join(dir, target) if not os.path.isdir(d): continue for root, _, fnames in os.walk(d): for fname in fnames: if not self.has_file_allowed_extension(fname, extensions): continue path = os.path.join(root, fname) try: img = self.loader(path) quality = calculate_image_quality(img) # 自定义函数，计算图片质量 if quality >= self.min_quality: images.append((path, class_to_idx[target])) except Exception as e: print(f"Error loading {path}: {e}") return images ``` 在这个例子中，我们添加了一个`min_quality`参数，表示最小接受的图片质量。在`make_dataset`中，我们先加载图像，然后计算质量，只有当质量高于设定阈值时，才将图像添加到数据集中。 这只是一个基础示例，实际使用时，你需要根据具体需求实现`calculate_image_quality`函数，可以利用图像处理库如OpenCV或PIL来评估图像质量。通过这种方式，你可以保留`ImageFolder`的基本功能，同时增加自定义的处理逻辑。