教程 2: 自定义数据集¶

通过重新组织数据来定制数据集¶

最简单的方法是将您的数据集进行转化，并组织成文件夹的形式。

如下的文件结构就是一个例子。

├── data
│   ├── my_dataset
│   │   ├── img_dir
│   │   │   ├── train
│   │   │   │   ├── xxx{img_suffix}
│   │   │   │   ├── yyy{img_suffix}
│   │   │   │   ├── zzz{img_suffix}
│   │   │   ├── val
│   │   ├── ann_dir
│   │   │   ├── train
│   │   │   │   ├── xxx{seg_map_suffix}
│   │   │   │   ├── yyy{seg_map_suffix}
│   │   │   │   ├── zzz{seg_map_suffix}
│   │   │   ├── val

一个训练对将由 img_dir/ann_dir 里同样首缀的文件组成。

如果给定 split 参数，只有部分在 img_dir/ann_dir 里的文件会被加载。我们可以对被包括在 split 文本里的文件指定前缀。

除此以外，一个 split 文本如下所示：

xxx
zzz

只有

data/my_dataset/img_dir/train/xxx{img_suffix}, data/my_dataset/img_dir/train/zzz{img_suffix}, data/my_dataset/ann_dir/train/xxx{seg_map_suffix}, data/my_dataset/ann_dir/train/zzz{seg_map_suffix} 将被加载。

注意：标注是跟图像同样的形状 (H, W)，其中的像素值的范围是 [0, num_classes - 1]。您也可以使用 pillow 的 'P' 模式去创建包含颜色的标注。

通过混合数据去定制数据集¶

MMSegmentation 同样支持混合数据集去训练。当前它支持拼接 (concat), 重复 (repeat) 和多图混合 (multi-image mix)数据集。

重复数据集¶

我们使用 RepeatDataset 作为包装 (wrapper) 去重复数据集。例如，假设原始数据集是 Dataset_A，为了重复它，配置文件如下：

dataset_A_train = dict(
        type='RepeatDataset',
        times=N,
        dataset=dict(  # 这是 Dataset_A 数据集的原始配置
            type='Dataset_A',
            ...
            pipeline=train_pipeline
        )
    )

拼接数据集¶

有2种方式去拼接数据集。

如果您想拼接的数据集是同样的类型，但有不同的标注文件，您可以按如下操作去拼接数据集的配置文件：

您也许可以拼接两个标注文件夹 ann_dir

dataset_A_train = dict(
    type='Dataset_A',
    img_dir = 'img_dir',
    ann_dir = ['anno_dir_1', 'anno_dir_2'],
    pipeline=train_pipeline
)

您也可以去拼接两个 split 文件列表

dataset_A_train = dict(
    type='Dataset_A',
    img_dir = 'img_dir',
    ann_dir = 'anno_dir',
    split = ['split_1.txt', 'split_2.txt'],
    pipeline=train_pipeline
)

您也可以同时拼接 ann_dir 文件夹和 split 文件列表

dataset_A_train = dict(
    type='Dataset_A',
    img_dir = 'img_dir',
    ann_dir = ['anno_dir_1', 'anno_dir_2'],
    split = ['split_1.txt', 'split_2.txt'],
    pipeline=train_pipeline
)

在这样的情况下， ann_dir_1 和 ann_dir_2 分别对应于 split_1.txt 和 split_2.txt

如果您想拼接不同的数据集，您可以如下去拼接数据集的配置文件：

dataset_A_train = dict()
dataset_B_train = dict()

data = dict(
    imgs_per_gpu=2,
    workers_per_gpu=2,
    train = [
        dataset_A_train,
        dataset_B_train
    ],
    val = dataset_A_val,
    test = dataset_A_test
    )

一个更复杂的例子如下：分别重复 Dataset_A 和 Dataset_B N 次和 M 次，然后再去拼接重复后的数据集

dataset_A_train = dict(
    type='RepeatDataset',
    times=N,
    dataset=dict(
        type='Dataset_A',
        ...
        pipeline=train_pipeline
    )
)
dataset_A_val = dict(
    ...
    pipeline=test_pipeline
)
dataset_A_test = dict(
    ...
    pipeline=test_pipeline
)
dataset_B_train = dict(
    type='RepeatDataset',
    times=M,
    dataset=dict(
        type='Dataset_B',
        ...
        pipeline=train_pipeline
    )
)
data = dict(
    imgs_per_gpu=2,
    workers_per_gpu=2,
    train = [
        dataset_A_train,
        dataset_B_train
    ],
    val = dataset_A_val,
    test = dataset_A_test
)

多图混合集¶

我们使用 MultiImageMixDataset 作为包装(wrapper)去混合多个数据集的图片。 MultiImageMixDataset可以被类似mosaic和mixup的多图混合数据増广使用。

MultiImageMixDataset与Mosaic数据増广一起使用的例子：

train_pipeline = [
    dict(type='RandomMosaic', prob=1),
    dict(type='Resize', img_scale=(1024, 512), keep_ratio=True),
    dict(type='RandomFlip', prob=0.5),
    dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
    dict(type='DefaultFormatBundle'),
    dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_semantic_seg']),
]

train_dataset = dict(
    type='MultiImageMixDataset',
    dataset=dict(
        classes=classes,
        palette=palette,
        type=dataset_type,
        reduce_zero_label=False,
        img_dir=data_root + "images/train",
        ann_dir=data_root + "annotations/train",
        pipeline=[
            dict(type='LoadImageFromFile'),
            dict(type='LoadAnnotations'),
        ]
    ),
    pipeline=train_pipeline
)