torchvision在更新到0.3版本后，增添了很多新的功能，其中就包括整个目标检测算法/分割算法模块。这里打算将Faster-rcnn代码从torchvision分离出来，并分组件记录下Pytorch torchvision官方实现的Faster-rcnn代码并做记录和注释。
注：各个模块的代码均可以在0.3.0+版本的torchvision中找到
torchvision github地址：https://github.com/pytorch/vision
目录
数据读取
准备工作
读取coco数据集
创建自己的data transform
定义ConvertCocoPolysToMask
定义Compose
定义RandomHorizontalFlip
定义ToTensor
使用自己定义的transforms
首先要确保torchvision升级到0.3.0版本以上，另外加载coco数据集需要用到pycocotools api，需要提前安装。没有安装的可以利用下述命令安装：
torchvision中实现了coco数据集的读取api ，其定义如下：
(root, annFile, transform=None, target_transform=None, transforms=None)
其中参数定义：
- root : coco图片路径
- annFile : 标注文件路径
- transform : 图像转换(用于PIL)
- target_transform : 标注转换
- transforms : 图像和标注的转换
一个简单的pytorch coco dataloader创建及可视化程序如下：
效果：
注意由于coco中的图片大小不一致，因此需要使用BatchSampler并重新定义collate_fn。
注意
定义ConvertCocoPolysToMask
ConvertCocoPolysToMask将每个image对应的target转化成为一个dict，这个dict中保存了该图片的所有标注信息，其中对于目标检测的有用信息是boxes和labels，其如下：
定义Compose
compose用于执行对image和target的transform，对应于torchvision.transforms中的Compose()类
定义RandomHorizontalFlip
RandomHorizontalFlip实现对image和target的水平翻转
定义ToTensor
ToTensor将image转化为Pytorch Tensor类型：
使用自己定义的transforms
我们将上述函数定义在transforms.py中，就可以使用自己定义的transfrom了。在使用的时候只需要将coco_dataset的定义改为如下即可：
至此，我们就完成了通过torchvision读取coco数据集的步骤。
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