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paddleseg.datasets

Custom Dataset

class paddleseg.datasets.Dataset(transforms, dataset_root, num_classes, mode='train', train_path=None, val_path=None, test_path=None, separator=' ', ignore_index=255, edge=False)
传入符合格式的自定义数据集。

参数

  • transforms (list): 对图像的变换方法。
  • dataset_root (str): 数据集存放目录。
  • num_classes (int): 像素类别数目。
  • mode (str, optional): 使用何种数据集。应为('train', 'val', 'test')中的一种。默认: 'train'。
  • train_path (str, optional): 训练数据集的路径。当模式指定为'train'时, 必须指定 train_path 参数。train_path 文件的内容格式如下：

    image1.jpg ground_truth1.png image2.jpg ground_truth2.png

  • val_path (str, optional): 验证数据集的路径。当模式指定为'val'时, 必须指定 val_path 参数。 val_path 文件的内容格式请参照 train_path 文件。
  • test_path (str, optional): 测试数据集的路径。当模式指定为'test'时,必须指定 test_path 参数。 在test_path 文件中，annotation file （标注文件）不是必须的。
  • separator (str, optional): 数据集列表的分割符。默认: ' '。
  • edge (bool, optional): 训练时是否指定求取边缘。默认: False。

举例

import paddleseg.transforms as T
from paddleseg.datasets import Dataset

transforms = [T.RandomPaddingCrop(crop_size=(512,512)), T.Normalize()]
dataset_root = 'dataset_root_path'
train_path = 'train_path'
num_classes = 2
dataset = Dataset(transforms = transforms,
                  dataset_root = dataset_root,
                  num_classes = 2,
                  train_path = train_path,
                  mode = 'train')

Cityscapes

class paddleseg.datasets.Cityscapes(transforms, dataset_root, mode='train', edge=False)
Cityscapes 数据集 `https://www.cityscapes-dataset.com/`。
其文件结构如下所示：

    cityscapes
    |
    |--leftImg8bit
    |  |--train
    |  |--val
    |  |--test
    |
    |--gtFine
    |  |--train
    |  |--val
    |  |--test
请确保目录 gtFine 中存在 **labelTrainIds.png。如果不存在, 请运行 tools 中的conver_cityscapes.py。

参数

  • transforms (list): 对图像的变换方法。
  • dataset_root (str): Cityscapes 数据集存放目录。
  • mode (str, optional): 使用何种数据集。应为('train', 'val', 'test')中的一种。默认: 'train'。
  • edge (bool, optional): 训练时是否指定求取边缘。默认: False。

PascalVOC

class paddleseg.datasets.PascalVOC(transforms, dataset_root=None, mode='train', edge=False)
PascalVOC2012 数据集 `http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/`。
如果你想对数据集做数据增强, 请运行 tools 中的 voc_augment.py。

参数

  • transforms (list): 对图像的变换方法。
  • dataset_root (str): 数据集存放目录。默认: None。
  • mode (str, optional): 使用何种数据集。应为('train', 'val', 'test')中的一种。默认: 'train'。 如果你想将 mode 设定为 'trainaug', 请确保该数据集已被增强过。 默认: 'train'。
  • edge (bool, optional): 训练时是否指定求取边缘。默认: False。

ADE20K

class paddleseg.datasets.ADE20K(transforms, dataset_root=None, mode='train', edge=False)
ADE20K 数据集 `http://sceneparsing.csail.mit.edu/`。

参数

  • transforms (list): 由图像的变换方法构成的列表。
  • dataset_root (str, optional): ADK20K 数据集存放目录。 默认: None。
  • mode (str, optional): 全部数据集的一个子集， 应为('train', 'val')中的一种。 默认: 'train'。
  • edge (bool, optional): 训练时是否指定求取边缘。默认: False。

OpticDiscSeg

class paddleseg.datasets.OpticDiscSeg(dataset_root=None, transforms=None, mode='train', edge=False)
OpticDiscSeg 数据集取自 iChallenge-AMD `https://ai.baidu.com/broad/subordinate?dataset=amd`。

参数

  • transforms (list): 对图像的变换方法。
  • dataset_root (str): 数据集存放目录。默认: None。
  • mode (str, optional): 使用何种数据集。应为('train', 'val', 'test')中的一种。默认: 'train'。
  • edge (bool, optional): 训练时是否指定求取边缘。对Decouplednet训练时应指定该参数。默认: False。