mindspore.dataset.VOCDataset
- class mindspore.dataset.VOCDataset(dataset_dir, task='Segmentation', usage='train', class_indexing=None, 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]
VOC（Visual Object Classes）数据集。
根据给定的 task 配置，生成数据集具有不同的输出列：
task 为
'Detection'，输出列： [image, dtype=uint8] , [bbox, dtype=float32] , [label, dtype=uint32] , [difficult, dtype=uint32] , [truncate, dtype=uint32] 。task 为
'Segmentation'，输出列： [image, dtype=uint8] , [target, dtype=uint8] 。
- 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VOC数据的任务类型，现在只支持
'Segmentation'和'Detection'。默认值：'Segmentation'。usage (str, 可选) - 指定数据集的子集。默认值：
'train'。如果 task 的值为
'Segmentation'，则读取 ‘ImageSets/Segmentation/’ 目录下定义的图片和label信息；如果 task 的值为
'Detection'，则读取 ‘ImageSets/Main/’ 目录下定义的图片和label信息。
class_indexing (dict, 可选) - 指定一个从label名称到label索引的映射，要求映射规则为string到int。索引值从0开始，并且要求每个label名称对应的索引值唯一。 仅在 ‘Detection’ 任务中有效。默认值：
None，不指定。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。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。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。
- 异常：
RuntimeError - dataset_dir 路径下不包含任何数据文件。
RuntimeError - 读取的xml文件格式异常或无效。
RuntimeError - 读取的xml文件缺失 object 属性。
RuntimeError - 读取的xml文件缺失 bndbox 属性。
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 - num_parallel_workers 参数超过系统最大线程数。
ValueError - 指定的任务不为
'Segmentation'或'Detection'。ValueError - 指定任务为
'Segmentation'时， class_indexing 参数不为None。ValueError - 与 usage 参数相关的txt文件不存在。
ValueError - 如果 shard_id 取值不在[0, num_shards )范围。
样例：
>>> import mindspore.dataset as ds >>> voc_dataset_dir = "/path/to/voc_dataset_directory" >>> >>> # 1) Read VOC data for segmentation training >>> dataset = ds.VOCDataset(dataset_dir=voc_dataset_dir, task="Segmentation", usage="train") >>> >>> # 2) Read VOC data for detection training >>> dataset = ds.VOCDataset(dataset_dir=voc_dataset_dir, task="Detection", usage="train") >>> >>> # 3) Read all VOC dataset samples in voc_dataset_dir with 8 threads in random order >>> dataset = ds.VOCDataset(dataset_dir=voc_dataset_dir, task="Detection", usage="train", ... num_parallel_workers=8) >>> >>> # 4) Read then decode all VOC dataset samples in voc_dataset_dir in sequence >>> dataset = ds.VOCDataset(dataset_dir=voc_dataset_dir, task="Detection", usage="train", ... decode=True, shuffle=False) >>> >>> # In VOC dataset, if task='Segmentation', each dictionary has keys "image" and "target" >>> # In VOC dataset, if task='Detection', each dictionary has keys "image" and "annotation"
- 教程样例：
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。
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VOC数据集：
PASCAL Visual Object Classes（VOC）是视觉目标识别和检测的挑战赛，它为视觉和机器学习社区提供了图像和标注的标准数据集，称为VOC数据集。
您可以解压缩原始VOC-2012数据集文件到如下目录结构，并通过MindSpore的API进行读取。
. └── voc2012_dataset_dir ├── Annotations │ ├── 2007_000027.xml │ ├── 2007_000032.xml │ ├── ... ├── ImageSets │ ├── Action │ ├── Layout │ ├── Main │ └── Segmentation ├── JPEGImages │ ├── 2007_000027.jpg │ ├── 2007_000032.jpg │ ├── ... ├── SegmentationClass │ ├── 2007_000032.png │ ├── 2007_000033.png │ ├── ... └── SegmentationObject ├── 2007_000032.png ├── 2007_000033.png ├── ...引用：
@article{Everingham10, author = {Everingham, M. and Van~Gool, L. and Williams, C. K. I. and Winn, J. and Zisserman, A.}, title = {The Pascal Visual Object Classes (VOC) Challenge}, journal = {International Journal of Computer Vision}, volume = {88}, year = {2012}, number = {2}, month = {jun}, pages = {303--338}, biburl = {http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/pubs/everingham10.html#bibtex}, howpublished = {http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/index.html} }
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
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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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
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。 |