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：

使用数据Pipeline加载 & 处理数据集

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

`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`	截取数据集的前指定条数据。
`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`	获取类别名称到类别索引的映射字典。
`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.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。