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class ModelObj: # 网络对象
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def __init__(self, ObjID, ObjType, ObjLable, ParaString, ObjX, ObjY):
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self.ObjID = ObjID # 图元号
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self.ObjType = ObjType # 图元类别
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self.ObjLable = ObjLable # 对象标签
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self.ParaString = ParaString # 参数字符串
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self.ObjX = ObjX # 对象位置x坐标
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self.ObjY = ObjY # 对象位置y坐标
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class Data_Class(ModelObj): # 数据集网络对象
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def __init__(self, ObjID, ObjType, ObjLable, ParaString, ObjX, ObjY):
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super().__init__(ObjID, ObjType, ObjLable, ParaString, ObjX, ObjY)
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# self.LoadData = self.load_data # 基本操作函数 -------------------------
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self.SetDataPara = self.SetLoadData # 参数设置函数
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def SetLoadData(self):# 定义加载数据集的参数SetLoadData()
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# 设置数据集路径信息
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# 训练集文件夹的位置
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train_imgPath = input("请输入训练集文件夹的位置：") # 'data_classification/train/'
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# 测试集文件夹的位置
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test_imgPath = input("请输入测试集文件夹的位置：") # 'data_classification/test/'
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img_width = int(input("请输入图片宽度：")) # 48
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img_height = int(input("请输入图片高度：")) # 48
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# 设置每批次读入图片的数量
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batch_size = int(input("请输入每批次读入图片的数量：")) # 批次大小 32
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# 返回DataPara参数，这里用一个字典来存储
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DataPara = {"train_imgPath": train_imgPath,
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"test_imgPath": test_imgPath,
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"img_width": img_width,
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"img_height": img_height,
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"batch_size": batch_size}
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return DataPara
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if __name__ == '__main__':
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DataSet = Data_Class("DataSet1", 1, "数据集1", [], 120, 330)
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# setload_data()函数，获取加载数据集的参数
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DataPara = DataSet.SetDataPara()
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