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)

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 为 '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 为 '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： 'all' 。

• 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： None ，默认为 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 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 - 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' 或 'Segmentation' 。

• ValueError - usage 不是 'train' 、 'val' 、 'train_noval' 或 'all' 。

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

样例：

>>> import mindspore.dataset as ds
>>> 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"

教程样例：

• 使用数据Pipeline加载 & 处理数据集

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 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",
}

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。