Автор: Илья Бакалец

Введение

В предыдущей статье я описывал ускоренный процесс разметки с использованием CVAT и Fiftyone. Мы развернули сервис разметки и получили предварительно размеченные данные.

Сейчас мы рассмотрим некоторые возможности новой SDK PyTorch от команды CVAT. Основная идея — использовать CVAT для получения ваших данных в формате PyTorch Dataset object. Это помогает решать следующие проблемы:

• ручное скачивание каждого проекта или задания в один из форматов CVAT;
• написание кода для конвертации в нужный формат для обучения сети;
• объединение новых размеченных данных с текущими.

Все перечисленные выше проблемы отнимают много времени и сил. Поэтому давайте разберемся с тем, как мы можем их автоматизировать.

Датасеты

В этой статье мы рассмотрим два важных класса:

1. ProjectVisionDataset — ****он ****позволяет загрузить все Tasks в конкретном проекте в единый датасет;
2. TaskVisionDataset — он позволяет загрузить определенный Task.

Оба класса наследуются от torch.utils.data.Dataset и возвращают датасет, состоящий из:

• sample[0] — изображение в формате PIL.Image.Image ;
• sample[1] — аннотации и другие вспомогательные данные в формате cvat_sdk.pytorch.Target.
• Что представляет из себя sample[1]? По сути, это просто все поля, доступные в CVAT.

Если вам нужны данные в других форматах, то для этого можно использовать трансформации (transforms).

Transforms

Для получения датасета в необходимом формате можно обратиться к transforms с целью изменения возвращаемых объектов.