mindspore.dataset.CocoDataset
- class mindspore.dataset.CocoDataset(dataset_dir, annotation_file, task='Detection', num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=None, decode=False, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None, cache=None, extra_metadata=False, decrypt=None)[源代码]
读取和解析COCO数据集的源文件构建数据集。该API支持解析COCO2017数据集，支持四种类型的机器学习任务，分别是目标检测、关键点检测、物体分割和全景分割。
- 参数：
dataset_dir (str) - 包含数据集文件的根目录路径。
annotation_file (str) - 数据集标注JSON文件的路径。
task (str, 可选) - 指定COCO数据的任务类型。支持的任务类型包括：’Detection’、 ‘Stuff’ 、 ‘Panoptic’和 ‘Keypoint’。默认值：’Detection’。
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线程数。默认值：使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
shuffle (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值：None，表2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，表2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。
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。
cache (DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务，用于加快数据集处理，详情请阅读 单节点数据缓存 。默认值：None，不使用缓存。
extra_metadata (bool, 可选) - 用于指定是否额外输出一个数据列用于表示图片元信息。如果为True，则将额外输出一个名为 [_meta-filename, dtype=string] 的数据列。默认值：False。
decrypt (callable, 可选) - 图像解密函数，接受加密的图片路径并返回bytes类型的解密数据。默认值：None，不进行解密。
[表1] 根据不同 task 参数设置，生成数据集具有不同的输出列：
task
输出列
Detection
[image, dtype=uint8]
[bbox, dtype=float32]
[category_id, dtype=uint32]
[iscrowd, dtype=uint32]
Stuff
[image, dtype=uint8]
[segmentation, dtype=float32]
[iscrowd, dtype=uint32]
Keypoint
[image, dtype=uint8]
[keypoints, dtype=float32]
[num_keypoints, dtype=uint32]
Panoptic
[image, dtype=uint8]
[bbox, dtype=float32]
[category_id, dtype=uint32]
[iscrowd, dtype=uint32]
[area, dtype=uint32]
- 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。
RuntimeError - 解析 annotation_file 指定的JSON文件失败。
ValueError - num_parallel_workers 参数超过系统最大线程数。
ValueError - task 参数取值不为 Detection 、 Stuff 、Panoptic 或 Keypoint 。
ValueError - annotation_file 参数对应的文件不存在。
ValueError - dataset_dir 参数路径不存在。
ValueError - shard_id 参数错误，小于0或者大于等于 num_shards 。
说明
当参数 extra_metadata 为True时，还需使用 rename 操作删除额外数据列 ‘_meta-filename’的前缀 ‘_meta-’， 否则迭代得到的数据行中不会出现此额外数据列。
CocoDataset的 sampler 参数不支持指定PKSampler。
此数据集可以指定参数 sampler ，但参数 sampler 和参数 shuffle 的行为是互斥的。下表展示了几种合法的输入参数组合及预期的行为。
[表2] 配置 sampler 和 shuffle 的不同组合得到的预期排序结果 参数 sampler
参数 shuffle
预期数据顺序
None
None
随机排列
None
True
随机排列
None
False
顺序排列
sampler 实例
None
由 sampler 行为定义的顺序
sampler 实例
True
不允许
sampler 实例
False
不允许
关于COCO数据集：
Microsoft Common Objects in Context（COCO）是一个大型数据集，该数据集专门为目标检测，语义分割和字幕生成任务而设计。它拥有330K张图像（标记数量大于200K个）、1500000个目标实例、80个目标类别、91个对象类别、每张图片均有5个字幕、带关键点标注的人有250000个。与流行的ImageNet数据集相比，COCO的类别较少，但每个类别中的图片样本非常多。
您可以解压缩原始COCO-2017数据集文件得到如下目录结构，并通过MindSpore的API读取。
. └── coco_dataset_directory ├── train2017 │ ├── 000000000009.jpg │ ├── 000000000025.jpg │ ├── ... ├── test2017 │ ├── 000000000001.jpg │ ├── 000000058136.jpg │ ├── ... ├── val2017 │ ├── 000000000139.jpg │ ├── 000000057027.jpg │ ├── ... └── annotation ├── captions_train2017.json ├── captions_val2017.json ├── instances_train2017.json ├── instances_val2017.json ├── person_keypoints_train2017.json └── person_keypoints_val2017.json引用：
@article{DBLP:journals/corr/LinMBHPRDZ14, author = {Tsung{-}Yi Lin and Michael Maire and Serge J. Belongie and Lubomir D. Bourdev and Ross B. Girshick and James Hays and Pietro Perona and Deva Ramanan and Piotr Doll{\'{a}}r and C. Lawrence Zitnick}, title = {Microsoft {COCO:} Common Objects in Context}, journal = {CoRR}, volume = {abs/1405.0312}, year = {2014}, url = {http://arxiv.org/abs/1405.0312}, archivePrefix = {arXiv}, eprint = {1405.0312}, timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:48:13 +0200}, biburl = {https://dblp.org/rec/journals/corr/LinMBHPRDZ14.bib}, bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org} }
样例：
>>> coco_dataset_dir = "/path/to/coco_dataset_directory/images" >>> coco_annotation_file = "/path/to/coco_dataset_directory/annotation_file" >>> >>> # 1) Read COCO data for Detection task >>> dataset = ds.CocoDataset(dataset_dir=coco_dataset_dir, ... annotation_file=coco_annotation_file, ... task='Detection') >>> >>> # 2) Read COCO data for Stuff task >>> dataset = ds.CocoDataset(dataset_dir=coco_dataset_dir, ... annotation_file=coco_annotation_file, ... task='Stuff') >>> >>> # 3) Read COCO data for Panoptic task >>> dataset = ds.CocoDataset(dataset_dir=coco_dataset_dir, ... annotation_file=coco_annotation_file, ... task='Panoptic') >>> >>> # 4) Read COCO data for Keypoint task >>> dataset = ds.CocoDataset(dataset_dir=coco_dataset_dir, ... annotation_file=coco_annotation_file, ... task='Keypoint') >>> >>> # 5) Read COCO data for Captioning task >>> dataset = ds.CocoDataset(dataset_dir=coco_dataset_dir, ... annotation_file=coco_annotation_file, ... task='Captioning') >>> >>> # In COCO dataset, each dictionary has keys "image" and "annotation"
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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从数据集中获取最多 count 的元素。 |
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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
基于数据集对象创建迭代器。 |
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基于数据集对象创建迭代器。 |
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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返回类别索引。 |
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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
将数据异步传输到Ascend/GPU设备上。 |
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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。 |