mindspore.dataset.Caltech101Dataset
- class mindspore.dataset.Caltech101Dataset(dataset_dir, target_type=None, num_samples=None, num_parallel_workers=1, shuffle=None, decode=False, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None)[源代码]
Caltech 101数据集。
根据不同的 target_type 配置，数据集会生成不同的输出列。
target_type 为
'category'，输出列为 [image, category] 。target_type 为
'annotation'，输出列为 [image, annotation] 。target_type 为
'all'，输出列为 [image, category, annotation] 。
列 'image' 为 uint8 类型。列 'category' 为 uint32 类型。列 'annotation' 是一个二维的ndarray，存储了图像的轮廓，由一系列的点组成。
- 参数：
dataset_dir (str) - 包含数据集文件的根目录路径，该路径下将包含2个子目录，目录101_ObjectCategories用于存储图像， 目录Annotations用于存储图像的标注。
target_type (str, 可选) - 指定数据集的子集，可取值为
'category'、'annotation'或'all'。 取值为'category'时将读取图像的类别标注作为label，取值为'annotation'时将读取图像的轮廓标注作为label， 取值为'all'时将同时输出图像的类别标注和轮廓标注。默认值：None，表示'category'。num_samples (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数，可以小于数据集总数。默认值：
None，读取全部样本图片。num_parallel_workers (int, 可选) - 指定读取数据的工作进程数。默认值：
1。shuffle (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值：
None。下表中会展示不同参数配置的预期行为。decode (bool, 可选) - 是否对读取的图片进行解码操作。默认值：
False，不解码。sampler (Sampler, 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器。默认值：
None。下表中会展示不同配置的预期行为。num_shards (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数。默认值：
None。指定此参数后， num_samples 表示每个分片的最大样本数。一般在 数据并行模式训练 的时候使用。shard_id (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号。默认值：
None。只有当指定了 num_shards 时才能指定此参数。
- 异常：
RuntimeError - dataset_dir 路径下不包含任何数据文件。
RuntimeError - 同时指定了 sampler 和 shuffle 参数。
RuntimeError - 同时指定了 sampler 和 num_shards 参数或同时指定了 sampler 和 shard_id 参数。
RuntimeError - 指定了 num_shards 参数，但是未指定 shard_id 参数。
RuntimeError - 指定了 shard_id 参数，但是未指定 num_shards 参数。
ValueError - shard_id 参数错误，小于0或者大于等于 num_shards 。
ValueError - target_type 参数取值不为
'category'、'annotation'或'all'。ValueError - num_parallel_workers 参数超过系统最大线程数。
样例：
>>> import mindspore.dataset as ds >>> caltech101_dataset_directory = "/path/to/caltech101_dataset_directory" >>> >>> # 1) Read all samples (image files) in caltech101_dataset_directory with 8 threads >>> dataset = ds.Caltech101Dataset(dataset_dir=caltech101_dataset_directory, num_parallel_workers=8) >>> >>> # 2) Read all samples (image files) with the target_type "annotation" >>> dataset = ds.Caltech101Dataset(dataset_dir=caltech101_dataset_directory, target_type="annotation")
- 教程样例：
说明
入参 num_samples 、 shuffle 、 num_shards 、 shard_id 可用于控制数据集所使用的采样器，其与入参 sampler 搭配使用的效果如下。
参数 sampler 和 num_samples ， shuffle ， num_shards ， shard_id 的不同组合得到的采样器 参数 sampler
参数 num_shards / shard_id
参数 shuffle
参数 num_samples
使用的采样器
mindspore.dataset.Sampler 类型
None
None
None
sampler
numpy.ndarray,list,tuple,int 类型
/
/
num_samples
SubsetSampler(indices = sampler , num_samples = num_samples )
iterable 类型
/
/
num_samples
IterSampler(sampler = sampler , num_samples = num_samples )
None
num_shards / shard_id
None / True
num_samples
DistributedSampler(num_shards = num_shards , shard_id = shard_id , shuffle = True , num_samples = num_samples )
None
num_shards / shard_id
False
num_samples
DistributedSampler(num_shards = num_shards , shard_id = shard_id , shuffle = False , num_samples = num_samples )
None
None
None / True
None
RandomSampler(num_samples = num_samples )
None
None
None / True
num_samples
RandomSampler(replacement = True , num_samples = num_samples )
None
None
False
num_samples
SequentialSampler(num_samples = num_samples )
关于Caltech101数据集：
Caltech101数据集包含 101 种类别的图片。每种类别大约 40 到 800 张图像，大多数类别有大约 50 张图像。 每张图像的大小约为 300 x 200 像素。数据集中也提供了每张图片中每个物体的轮廓数据，用于检测和定位。
您可以解压缩原始Caltech101数据集文件到如下目录结构，并通过MindSpore的API进行读取。
. └── caltech101_dataset_directory ├── 101_ObjectCategories │ ├── Faces │ │ ├── image_0001.jpg │ │ ├── image_0002.jpg │ │ ... │ ├── Faces_easy │ │ ├── image_0001.jpg │ │ ├── image_0002.jpg │ │ ... │ ├── ... └── Annotations ├── Airplanes_Side_2 │ ├── annotation_0001.mat │ ├── annotation_0002.mat │ ... ├── Faces_2 │ ├── annotation_0001.mat │ ├── annotation_0002.mat │ ... ├── ...引用：
@article{FeiFei2004LearningGV, author = {Li Fei-Fei and Rob Fergus and Pietro Perona}, title = {Learning Generative Visual Models from Few Training Examples: An Incremental Bayesian Approach Tested on 101 Object Categories}, journal = {Computer Vision and Pattern Recognition Workshop}, year = {2004}, url = {http://data.caltech.edu/records/20086}, }
预处理操作
对数据集对象执行给定操作函数。 |
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对传入的多个数据集对象进行拼接操作。 |
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通过自定义判断条件对数据集对象中的数据进行过滤。 |
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对数据集对象中每一条数据执行给定的数据处理，并将结果展平。 |
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给定一组数据增强列表，按顺序将数据增强作用在数据集对象上。 |
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从数据集对象中选择需要的列，并按给定的列名的顺序进行排序。 |
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对数据集对象按指定的列名进行重命名。 |
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重复此数据集 count 次。 |
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重置下一个epoch的数据集对象。 |
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将数据处理管道中正处理的数据保存为通用的数据集格式。 |
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通过创建 buffer_size 大小的缓存来混洗该数据集。 |
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跳过此数据集对象的前 count 条数据。 |
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将数据集拆分为多个不重叠的子数据集。 |
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截取数据集的前指定条数据。 |
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将多个dataset对象按列进行合并压缩，多个dataset对象不能有相同的列名。 |
Batch（批操作）
将数据集中连续 batch_size 条数据组合为一个批数据，并可通过可选参数 per_batch_map 指定组合前要进行的预处理操作。 |
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根据数据的长度进行分桶。 |
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将数据集中连续 batch_size 条数据组合为一个批数据，并可通过可选参数 pad_info 预先将样本补齐。 |
迭代器
创建数据集迭代器，返回字典形式的样本，其中键为列名，值为数据。 |
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创建数据集迭代器，返回列表形式的样本，其中的元素为各列数据。 |
数据集属性
获得数据集对象定义的批处理大小，即一个批处理数据中包含的数据条数。 |
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获取类别名称到类别索引的映射字典。 |
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返回数据集对象中包含的列名。 |
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返回一个epoch中的batch数。 |
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获取 RepeatDataset 中定义的repeat操作的次数。 |
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获取/设置数据列索引，它表示使用下沉模式时数据列映射至网络中的对应关系。 |
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获取数据集对象中所有样本的类别数目。 |
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获取数据集对象中每列数据的shape。 |
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获取数据集对象中每列数据的数据类型。 |
应用采样方法
为当前数据集添加子采样器。 |
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替换当前数据集的最末子采样器，保持父采样器不变。 |
其他方法
释放阻塞条件并使用给定数据触发回调函数。 |
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为同步操作在数据集对象上添加阻塞条件。 |
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将数据处理管道序列化为JSON字符串，如果提供了文件名，则转储到文件中。 |