mindspore.dataset.SBDataset

class mindspore.dataset.SBDataset(dataset_dir, task='Boundaries', usage='all', num_samples=None, num_parallel_workers=1, shuffle=None, decode=None, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None)[源代码]

SB(Semantic Boundaries)数据集。

通过配置 task 参数,生成的数据集具有不同的输出列:

  • task = ‘Boundaries’,有两个输出列: image 列的数据类型为uint8,label 列包含1个的数据类型为uint8的图像。

  • task = ‘Segmentation’,有两个输出列: image 列的数据类型为uint8。 label 列包含20个的数据类型为uint8的图像。

参数:
  • dataset_dir (str) - 包含数据集文件的根目录的路径。

  • task (str, 可选) - 指定读取SB数据集的任务类型,支持 ‘Boundaries’ 和 ‘Segmentation’。默认值:’Boundaries’。

  • usage (str, 可选) - 指定数据集的子集,可取值为 ‘train’、’val’、’train_noval’ 和 ‘all’。默认值:’train’。

  • num_samples (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值:None,所有图像样本。

  • 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。

  • 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 samplershuffle 参数。

  • RuntimeError - 同时指定了 samplernum_shards 参数或同时指定了 samplershard_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 - dataset_dir 不存在。

  • ValueError - num_parallel_workers 参数超过系统最大线程数。

  • ValueError - task 不是[‘Boundaries’, ‘Segmentation’]中的任何一个。

  • ValueError - usage 不是[‘train’, ‘val’, ‘train_noval’, ‘all’]中的任何一个。

  • ValueError - 如果 shard_id 取值不在[0, num_shards )范围。

说明

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。

配置 samplershuffle 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

sampler 行为定义的顺序

sampler 实例

True

不允许

sampler 实例

False

不允许

关于Semantic Boundaries数据集:

Semantic Boundaries(语义边界)数据集由11355张彩色图像组成。 train.txt中有8498个图像,val.txt中有2857个图像,train_noval.txt中有5623个图像。 目录cls中包含类别的分割和边界标注,目录inst中包含实例级的分割和边界标注。

可以将数据集文件解压缩为以下结构,并通过MindSpore的API读取:

.
└── benchmark_RELEASE
     ├── dataset
     ├── img
     │    ├── 2008_000002.jpg
     │    ├── 2008_000003.jpg
     │    ├── ...
     ├── cls
     │    ├── 2008_000002.mat
     │    ├── 2008_000003.mat
     │    ├── ...
     ├── inst
     │    ├── 2008_000002.mat
     │    ├── 2008_000003.mat
     │    ├── ...
     ├── train.txt
     └── val.txt

引用:

@InProceedings{BharathICCV2011,
    author       = "Bharath Hariharan and Pablo Arbelaez and Lubomir Bourdev and
                    Subhransu Maji and Jitendra Malik",
    title        = "Semantic Contours from Inverse Detectors",
    booktitle    = "International Conference on Computer Vision (ICCV)",
    year         = "2011",
}

样例:

>>> sb_dataset_dir = "/path/to/sb_dataset_directory"
>>>
>>> # 1) Get all samples from Semantic Boundaries Dataset in sequence
>>> dataset = ds.SBDataset(dataset_dir=sb_dataset_dir, shuffle=False)
>>>
>>> # 2) Randomly select 350 samples from Semantic Boundaries Dataset
>>> dataset = ds.SBDataset(dataset_dir=sb_dataset_dir, num_samples=350, shuffle=True)
>>>
>>> # 3) Get samples from Semantic Boundaries Dataset for shard 0 in a 2-way distributed training
>>> dataset = ds.SBDataset(dataset_dir=sb_dataset_dir, num_shards=2, shard_id=0)
>>>
>>> # In Semantic Boundaries Dataset, each dictionary has keys "image" and "task"

预处理操作

mindspore.dataset.Dataset.apply

对数据集对象执行给定操作函数。

mindspore.dataset.Dataset.concat

对传入的多个数据集对象进行拼接操作。

mindspore.dataset.Dataset.filter

通过自定义判断条件对数据集对象中的数据进行过滤。

mindspore.dataset.Dataset.flat_map

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。

mindspore.dataset.Dataset.map

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。

mindspore.dataset.Dataset.project

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。

mindspore.dataset.Dataset.rename

对数据集对象按指定的列名进行重命名。

mindspore.dataset.Dataset.repeat

重复此数据集 count 次。

mindspore.dataset.Dataset.reset

重置下一个epoch的数据集对象。

mindspore.dataset.Dataset.save

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。

mindspore.dataset.Dataset.shuffle

通过创建 buffer_size 大小的缓存来混洗该数据集。

mindspore.dataset.Dataset.skip

跳过此数据集对象的前 count 条数据。

mindspore.dataset.Dataset.split

将数据集拆分为多个不重叠的子数据集。

mindspore.dataset.Dataset.take

从数据集中获取最多 count 的元素。

mindspore.dataset.Dataset.zip

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)

mindspore.dataset.Dataset.batch

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。

mindspore.dataset.Dataset.bucket_batch_by_length

根据数据的长度进行分桶。

mindspore.dataset.Dataset.padded_batch

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

mindspore.dataset.Dataset.create_dict_iterator

基于数据集对象创建迭代器。

mindspore.dataset.Dataset.create_tuple_iterator

基于数据集对象创建迭代器。

数据集属性

mindspore.dataset.Dataset.get_batch_size

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。

mindspore.dataset.Dataset.get_class_indexing

返回类别索引。

mindspore.dataset.Dataset.get_col_names

返回数据集对象中包含的列名。

mindspore.dataset.Dataset.get_dataset_size

返回一个epoch中的batch数。

mindspore.dataset.Dataset.get_repeat_count

获取 RepeatDataset 中定义的repeat操作的次数。

mindspore.dataset.Dataset.input_indexs

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。

mindspore.dataset.Dataset.num_classes

获取数据集对象中所有样本的类别数目。

mindspore.dataset.Dataset.output_shapes

获取数据集对象中每列数据的shape。

mindspore.dataset.Dataset.output_types

获取数据集对象中每列数据的数据类型。

应用采样方法

mindspore.dataset.MappableDataset.add_sampler

为当前数据集添加子采样器。

mindspore.dataset.MappableDataset.use_sampler

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

mindspore.dataset.Dataset.device_que

将数据异步传输到Ascend/GPU设备上。

mindspore.dataset.Dataset.sync_update

释放阻塞条件并使用给定数据触发回调函数。

mindspore.dataset.Dataset.sync_wait

为同步操作在数据集对象上添加阻塞条件。

mindspore.dataset.Dataset.to_json

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。