添加新数据集

用户可以编写一个继承自 BasesDataset 的新数据集类，并重载 load_data_list(self) 方法，类似 CIFAR10 和 ImageNet。

通常，此方法返回一个包含所有样本的列表，其中的每个样本都是一个字典。字典中包含了必要的数据信息，例如 img 和 gt_label。

假设我们将要实现一个 Filelist 数据集，该数据集将使用文件列表进行训练和测试。注释列表的格式如下：

000001.jpg 0
000002.jpg 1
...

1. 创建数据集类

我们可以在 mmpretrain/datasets/filelist.py 中创建一个新的数据集类以加载数据。

from mmpretrain.registry import DATASETS
from .base_dataset import BaseDataset


@DATASETS.register_module()
class Filelist(BaseDataset):

    def load_data_list(self):
        assert isinstance(self.ann_file, str)

        data_list = []
        with open(self.ann_file) as f:
            samples = [x.strip().split(' ') for x in f.readlines()]
            for filename, gt_label in samples:
                img_path = add_prefix(filename, self.img_prefix)
                info = {'img_path': img_path, 'gt_label': int(gt_label)}
                data_list.append(info)
        return data_list

2. 添加到库

将新的数据集类加入到 mmpretrain/datasets/__init__.py 中：

from .base_dataset import BaseDataset
...
from .filelist import Filelist

__all__ = [
    'BaseDataset', ... ,'Filelist'
]

3. 修改相关配置文件

然后在配置文件中，为了使用 Filelist，用户可以按以下方式修改配置

train_dataloader = dict(
    ...
    dataset=dict(
        type='Filelist',
        ann_file='image_list.txt',
        pipeline=train_pipeline,
    )
)

所有继承 BaseDataset 的数据集类都具有懒加载以及节省内存的特性，可以参考相关文档 BaseDataset。

备注

如果数据样本时获取的字典中，只包含了 ‘img_path’ 不包含 ‘img’， 则在 pipeline 中必须包含 ‘LoadImgFromFile’。