mindspore.dataset.PhotoTourDataset
- class mindspore.dataset.PhotoTourDataset(dataset_dir, name, usage=None, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=None, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)[源代码]
PhotoTour数据集。
根据给定的 usage 配置，生成数据集具有不同的输出列：
usage = ‘train’，输出列： [image, dtype=uint8] 。
usage ≠ ‘train’，输出列： [image1, dtype=uint8] 、 [image2, dtype=uint8] 、 [matches, dtype=uint32] 。
- 参数：
dataset_dir (str) - 包含数据集文件的根目录路径。
name (str) - 要加载的数据集内容名称，可以取值为
'notredame'、'yosemite'、'liberty'、'notredame_harris'、'yosemite_harris'或'liberty_harris'。usage (str, 可选) - 指定数据集的子集，可取值为
'train'或'test'。默认值：None，将被设置为'train'。 取值为'train'时，每个 name 的数据集样本数分别为{‘notredame’: 468159, ‘yosemite’: 633587, ‘liberty’: 450092, ‘liberty_harris’: 379587, ‘yosemite_harris’: 450912, ‘notredame_harris’: 325295}。 取值为'test'时，将读取100,000个测试样本。num_samples (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值：
None，读取所有样本。num_parallel_workers (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值：
None，使用全局默认线程数(8)，也可以通过mindspore.dataset.config.set_num_parallel_workers()配置全局线程数。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。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。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。
- 异常：
RuntimeError - dataset_dir 路径下不包含数据文件。
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 - usage 不是
'train'或'test'。ValueError - name 不是
''notredame'、'yosemite'、'liberty'、'notredame_harris'、'yosemite_harris'或'liberty_harris'。ValueError - num_parallel_workers 参数超过系统最大线程数。
ValueError - 如果 shard_id 取值不在[0, num_shards )范围。
样例：
>>> import mindspore.dataset as ds >>> # Read 3 samples from PhotoTour dataset. >>> dataset = ds.PhotoTourDataset(dataset_dir="/path/to/photo_tour_dataset_directory", ... name='liberty', usage='train', num_samples=3)
- 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PhotoTour数据集：
数据取自许愿池（罗马）、巴黎圣母院（巴黎）和半圆顶（美国约塞米蒂国家公园）的旅游圣地照片。 每个数据集包括一系列相应的图像块，是通过将旅游圣地的照片中的3D点投影回到原始图像而获得的。
数据集由1024 x 1024位图（.bmp）图像组成，每个图像都包含16 x 16的图像修补数组。 每个图像块都以64 x 64灰度采样，具有规范的比例和方向。有关如何确定比例和方向的详细信息，请参见论文。 关联的元数据文件info.txt包含匹配信息。info.txt的每一行对应一个单独的图像块，图像块在每个位图图像中从左到右、从上到下顺序排列。 info.txt每行上的第一个数字是采样该图像块的3D点ID——具有相同3D点ID的图像块从同一3D点投影（到不同的图像中）。 info.txt中的第二个数字代表图像块是从哪个原始图像采样得到，目前未使用。
可以将原始PhotoTour数据集文件解压缩到此目录结构中，并通过MindSpore的API读取。
. └── photo_tour_dataset_directory ├── liberty/ │ ├── info.txt // two columns: 3D_point_ID, unused │ ├── m50_100000_100000_0.txt // seven columns: patch_ID1, 3D_point_ID1, unused1, │ │ // patch_ID2, 3D_point_ID2, unused2, unused3 │ ├── patches0000.bmp // 1024*1024 pixels, with 16 * 16 patches. │ ├── patches0001.bmp │ ├── ... ├── yosemite/ │ ├── ... ├── notredame/ │ ├── ... ├── liberty_harris/ │ ├── ... ├── yosemite_harris/ │ ├── ... ├── notredame_harris/ │ ├── ...引用：
@INPROCEEDINGS{4269996, author={Winder, Simon A. J. and Brown, Matthew}, booktitle={2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition}, title={Learning Local Image Descriptors}, year={2007}, volume={}, number={}, pages={1-8}, doi={10.1109/CVPR.2007.382971} }
预处理操作
对数据集对象执行给定操作函数。 |
|
对传入的多个数据集对象进行拼接操作。 |
|
通过自定义判断条件对数据集对象中的数据进行过滤。 |
|
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。 |
|
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。 |
|
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。 |
|
对数据集对象按指定的列名进行重命名。 |
|
重复此数据集 count 次。 |
|
重置下一个epoch的数据集对象。 |
|
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。 |
|
通过创建 buffer_size 大小的缓存来混洗该数据集。 |
|
跳过此数据集对象的前 count 条数据。 |
|
将数据集拆分为多个不重叠的子数据集。 |
|
截取数据集的前指定条数据。 |
|
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。 |
|
根据数据的长度进行分桶。 |
|
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。 |
|
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。 |
|
获取类别名称到类别索引的映射字典。 |
|
返回数据集对象中包含的列名。 |
|
返回一个epoch中的batch数。 |
|
获取 RepeatDataset 中定义的repeat操作的次数。 |
|
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。 |
|
获取数据集对象中所有样本的类别数目。 |
|
获取数据集对象中每列数据的shape。 |
|
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。 |
|
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。 |
|
释放阻塞条件并使用给定数据触发回调函数。 |
|
为同步操作在数据集对象上添加阻塞条件。 |
|
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。 |