【PyTorch】單目標檢測項目

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?os.path.join?

sns.distplot

adjust_brightness

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?os.path.join?

fullPath2img=os.path.join(path2data,"Training400",prefix,imgName[id_])

使用os.path.join函數，智能地處理不同操作系統中的路徑分隔符問題，將多個字符串拼接成一個完整的文件路徑。path2data表示數據的基本路徑；"Training400" 表示子目錄的名稱；prefix表示文件名的前綴；imgName[id_] 表示文件名的后綴，其中 id_ 是一個索引，用于從 imgName 列表中獲取對應的文件名。
os.path.join 函數將這些字符串拼接成一個完整的文件路徑，并將其賦值給 fullPath2img 變量。例如，如果 path2data 是 /home/user/data，prefix 是 image_，imgName[id_] 是 001.jpg，那么 fullPath2img 的值將是 /home/user/data/Training400/image_001.jpg。

sns.distplot

sns.distplot(a=h_list, kde=False)

使用seaborn庫中的distplot函數繪制直方圖。sns.distplot是 seaborn 庫中的一個函數，用于創建直方圖和核密度估計圖。

• a=h_list：指定直方圖的數據來自 h_list 列表或數組。
• kde=False：指定不繪制核密度估計曲線。

adjust_brightness

if random.random() < params["p_brightness"]:brightness_factor=1+(np.random.rand()*2-1)*params["brightness_factor"]image=TF.adjust_brightness(image,brightness_factor)

用于數據增強，具體功能為隨機調整圖像的亮度。生成一個隨機數，如果這個隨機數小于 params ["p_brightness"]，則執行亮度調整操作。

• random.random() 生成一個在 [0, 1) 區間內的隨機浮點數。
• params["p_brightness"] 是一個閾值，表示執行亮度調整的概率。如果生成的隨機數小于這個閾值，則執行亮度調整。
• np.random.rand()*2-1 生成一個在 [-1, 1) 區間內的隨機浮點數。
• params["brightness_factor"] 表示亮度調整的范圍。
• TF.adjust_brightness(image, brightness_factor) 調用 TF 模塊中的 adjust_brightness 函數來調整圖像的亮度。image 是輸入的圖像，brightness_factor 是亮度調整的因子。
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