一、目标检测和边界框

1、图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。

2、边界框描述对象的空间位置

        （1）由矩形左上角的以及右下角的𝑥和𝑦坐标决定

        （2）边界框中心的(𝑥,𝑦)轴坐标以及框的宽度和高度

        （3）box_corner_to_center从两角表示法转换为中心宽度表示法；边界框中心的(𝑥,𝑦)轴坐标以及框的宽度和高度。

        （4）box_corner_to_center从两角表示法转换为中心宽度表示法，而box_center_to_corner反之亦然

#@save
def box_corner_to_center(boxes):
    """从（左上，右下）转换到（中间，宽度，高度）"""
    x1, y1, x2, y2 = boxes[:, 0], boxes[:, 1], boxes[:, 2], boxes[:, 3]
    cx = (x1 + x2) / 2
    cy = (y1 + y2) / 2
    w = x2 - x1
    h = y2 - y1
    boxes = torch.stack((cx, cy, w, h), axis=-1)
    return boxes

#@save
def box_center_to_corner(boxes):
    """从（中间，宽度，高度）转换到（左上，右下）"""
    cx, cy, w, h = boxes[:, 0], boxes[:, 1], boxes[:, 2], boxes[:, 3]
    x1 = cx - 0.5 * w
    y1 = cy - 0.5 * h
    x2 = cx + 0.5 * w
    y2 = cy + 0.5 * h
    boxes = torch.stack((x1, y1, x2, y2), axis=-1)
    return boxes

3、画边界框

#@save
def bbox_to_rect(bbox, color):
    # 将边界框(左上x,左上y,右下x,右下y)格式转换成matplotlib格式：
    # ((左上x,左上y),宽,高)
    return d2l.plt.Rectangle(
        xy=(bbox[0], bbox[1]), width=bbox[2]-bbox[0], height=bbox[3]-bbox[1],
        fill=False, edgecolor=color, linewidth=2)

4、总结

1、目标检测不仅可以识别图像中所有感兴趣的物体，还能识别它们的位置，该位置通常由矩形边界框表示。

2、我们可以在两种常用的边界框表示（中间，宽度，高度）和（左上，右下）坐标之间进行转换。

二、数据集

1、下载数据集

%matplotlib inline
import os
import pandas as pd
import torch
import torchvision
from d2l import torch as d2l

#@save
d2l.DATA_HUB['banana-detection'] = (
    d2l.DATA_URL + 'banana-detection.zip',
    '5de26c8fce5ccdea9f91267273464dc968d20d72')

2、读取数据集

#@save
def read_data_bananas(is_train=True):
    """读取香蕉检测数据集中的图像和标签"""
    # 下载并解压数据集
    data_dir = d2l.download_extract('banana-detection')
    # 确定CSV文件路径，根据is_train确定训练集还是验证集
    csv_fname = os.path.join(data_dir, 'bananas_train' if is_train
                             else 'bananas_val', 'label.csv')
    # 读取CSV文件
    csv_data = pd.read_csv(csv_fname)
    # 将图像名称设置为索引
    csv_data = csv_data.set_index('img_name')
    images, targets = [], []
    # 遍历CSV数据，读取图像和标签
    for img_name, target in csv_data.iterrows():
        images.append(torchvision.io.read_image(
            os.path.join(data_dir, 'bananas_train' if is_train else
                         'bananas_val', 'images', f'{img_name}')))
        # 这里的target包含（类别，左上角x，左上角y，右下角x，右下角y），
        # 其中所有图像都具有相同的香蕉类（索引为0）
        targets.append(list(target))
    # 将标签转换为Tensor并进行归一化（将坐标值归一化到0-1之间）
    return images, torch.tensor(targets).unsqueeze(1) / 256

3、创建一个自定义Dataset实例来加载香蕉检测数据集

#@save
class BananasDataset(torch.utils.data.Dataset):
    """一个用于加载香蕉检测数据集的自定义数据集"""
    def __init__(self, is_train):
        self.features, self.labels = read_data_bananas(is_train)
        #打印加载了多少个样本，输出信息依赖于 is_train的值，指明加载的是训练样本还是验证样本
        print('read ' + str(len(self.features)) + (f' training examples' if
              is_train else f' validation examples'))

    #通过索引idx获取数据集中的一个样本
    def __getitem__(self, idx):
        return (self.features[idx].float(), self.labels[idx])

    #返回样本的数量
    def __len__(self):
        return len(self.features)

4、为训练集和测试集返回两个数据加载器实例

#@save
def load_data_bananas(batch_size):
    """加载香蕉检测数据集"""
    train_iter = torch.utils.data.DataLoader(BananasDataset(is_train=True),
                                             batch_size, shuffle=True)
    val_iter = torch.utils.data.DataLoader(BananasDataset(is_train=False),
                                           batch_size)
    return train_iter, val_iter

5、演示

#选择了一个批次中的前10张图像，执行了维度置换操作，将图像的维度从PyTorch的默认格式 (batch_size, channels, height, width) 调整为 (batch_size, height, width, channels)
#将像素值从整数范围 (0, 255) 缩放到浮点数范围 (0, 1)
imgs = (batch[0][0:10].permute(0, 2, 3, 1)) / 255
#显示图片的函数，将 imgs以2行5列的方式显示出来，并且图片的显示比例为2
axes = d2l.show_images(imgs, 2, 5, scale=2)
#迭代每个axes和对应的标签batch[1][0:10]提取前 10 个图像的标签
for ax, label in zip(axes, batch[1][0:10]):
    #在每个图像上显示边界框，label[0][1:5]：提取标签中的边界框坐标。
    d2l.show_bboxes(ax, [label[0][1:5] * edge_size], colors=['w'])