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mindspore.dataset.Caltech101Dataset
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.. py:class:: mindspore.dataset.Caltech101Dataset(dataset_dir, target_type=None, num_samples=None, num_parallel_workers=1, shuffle=None, decode=False, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None)
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读取和解析Caltech101数据集的源文件构建数据集。
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根据不同的 `target_type` 配置，数据集会生成不同的输出列。
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- `target_type` = 'category'，输出列为 `[image, category]` 。
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- `target_type` = 'annotation'，输出列为 `[image, annotation]` 。
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- `target_type` = 'all'，输出列为 `[image, category, annotation]` 。
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列 'image' 为 uint8 类型，列 'category' 为 uint32 类型，列 'annotation' 是一个二维的ndarray，存储了图像的轮廓，由一系列的点组成。
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**参数：**
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- **dataset_dir** (str) - 包含数据集文件的根目录路径，该路径下将包含2个子目录，目录101_ObjectCategories用于存储图像，
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目录Annotations用于存储图像的标注。
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- **target_type** (str, 可选) - 指定数据集的子集，可取值为'category'、'annotation' 或 'all'。
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取值为'category'时将读取图像的类别标注作为label，取值为'annotation'时将读取图像的轮廓标注作为label，
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取值为'all'时将同时输出图像的类别标注和轮廓标注。默认值：None，表示'category'。
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- **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数，可以小于数据集总数。默认值：None，读取全部样本图片。
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- **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值：None，使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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**异常：**
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- **RuntimeError** - `dataset_dir` 路径下不包含任何数据文件。
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- **ValueError** - `target_type` 参数取值不为'category'、'annotation'或'all'。
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- **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
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- **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。
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- **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。
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- **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数，但是未指定 `shard_id` 参数。
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- **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数，但是未指定 `num_shards` 参数。
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- **ValueError** - `shard_id` 参数值错误（小于0或者大于等于 `num_shards` ）。
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.. note:: 此数据集可以指定参数 `sampler` ，但参数 `sampler` 和参数 `shuffle` 的行为是互斥的。下表展示了几种合法的输入参数组合及预期的行为。
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.. list-table:: 配置 `sampler` 和 `shuffle` 的不同组合得到的预期排序结果
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:widths: 25 25 50
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:header-rows: 1
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* - 参数 `sampler`
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- 参数 `shuffle`
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- 预期数据顺序
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* - None
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- None
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- 随机排列
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* - None
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- True
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- 随机排列
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* - None
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- False
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- 顺序排列
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* - `sampler` 实例
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- None
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- 由 `sampler` 行为定义的顺序
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* - `sampler` 实例
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- True
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- 不允许
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* - `sampler` 实例
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- False
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- 不允许
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**关于Caltech101数据集：**
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Caltech101数据集包含 101 种类别的图片，每种类别大约 40 到 800 张图像，大多数类别有大约 50 张图像。
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每张图像的大小约为 300 x 200 像素。数据集中也提供了每张图片中每个物体的轮廓数据，用于检测和定位。
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您可以解压缩原始Caltech101数据集文件到如下目录结构，并通过MindSpore的API进行读取。
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.. code-block::
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.
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└── caltech101_dataset_directory
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├── 101_ObjectCategories
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│ ├── Faces
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│ │ ├── image_0001.jpg
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│ │ ├── image_0002.jpg
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│ │ ...
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│ ├── Faces_easy
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│ │ ├── image_0001.jpg
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│ │ ├── image_0002.jpg
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│ │ ...
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│ ├── ...
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└── Annotations
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├── Airplanes_Side_2
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│ ├── annotation_0001.mat
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│ ├── annotation_0002.mat
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│ ...
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├── Faces_2
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│ ├── annotation_0001.mat
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│ ├── annotation_0002.mat
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│ ...
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├── ...
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**引用：**
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.. code-block::
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@article{FeiFei2004LearningGV,
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author = {Li Fei-Fei and Rob Fergus and Pietro Perona},
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title = {Learning Generative Visual Models from Few Training Examples:
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An Incremental Bayesian Approach Tested on 101 Object Categories},
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journal = {Computer Vision and Pattern Recognition Workshop},
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year = {2004},
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url = {http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech101/},
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}
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.add_sampler.rst
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.rst
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.b.rst
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.c.rst
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.d.rst
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.use_sampler.rst
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.zip.rst |