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mindspore.dataset.CityscapesDataset
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.. py:class:: mindspore.dataset.CityscapesDataset(dataset_dir, usage="train", quality_mode="fine", task="instance", num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=None, decode=None, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)
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读取和解析Cityscapes数据集的源文件构建数据集。
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生成的数据集有两列 `[image, task]` 。
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`image` 列的数据类型为uint8。`task` 列的数据类型根据参数 `task` 的值而定，当 参数 `task` 取值为'polygon'，列的数据类型为string，其他取值下，列的数据类型为uint8。
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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。
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- **usage** (str, 可选) - 指定数据集的子集。当参数 `quality_mode` 取值为'fine'时，此参数可取值为'train'、'test'、'val'或'all'。
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当参数 `quality_mode` 取值为'coarse'时，此参数可取值为'train'、'train_extra'、'val'或'all'。默认值：'train'，全部样本图片。
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- **quality_mode** (str, 可选) - 指定数据集的质量模式，可取值为'fine'或'coarse'。默认值：'fine'。
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- **task** (str, 可选) - 指定数据集的任务类型，可取值为'instance'、'semantic'、'polygon'或'color'。默认值：'instance'。
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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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- **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 <https://www.mindspore.cn/docs/programming_guide/zh-CN/master/cache.html>`_ 。默认值：None，不使用缓存。
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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** - `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** - `dataset_dir` 路径非法或不存在。
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- **ValueError** - `task` 参数取值不为'instance'、'semantic'、'polygon'或'color'。
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- **ValueError** - `quality_mode` 参数取值不为'fine'或'coarse'。
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- **ValueError** - `usage` 参数取值不在给定的字段中。
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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Cityscapes数据集：**
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Cityscapes 数据集由来自 50 个城市的 24998 张彩色图像组成。
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其中 5000 张图像具有高质量的密集像素标注， 19998 张图像具有粗糙的多边形标注。
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该数据集共有 30 个类，多边形标注包括密集语义分割，以及车辆和人的实例分割。
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您可以解压缩原始Caltech256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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└── Cityscapes
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├── leftImg8bit
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| ├── train
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| | ├── aachen
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| | | ├── aachen_000000_000019_leftImg8bit.png
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| | | ├── aachen_000001_000019_leftImg8bit.png
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| | | ├── ...
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| | ├── bochum
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| | | ├── ...
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| | ├── ...
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| ├── test
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| | ├── ...
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| ├── val
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| | ├── ...
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└── gtFine
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├── train
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| ├── aachen
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| | ├── aachen_000000_000019_gtFine_color.png
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| | ├── aachen_000000_000019_gtFine_instanceIds.png
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| | ├── aachen_000000_000019_gtFine_labelIds.png
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| | ├── aachen_000000_000019_gtFine_polygons.json
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| | ├── aachen_000001_000019_gtFine_color.png
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| | ├── aachen_000001_000019_gtFine_instanceIds.png
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| | ├── aachen_000001_000019_gtFine_labelIds.png
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| | ├── aachen_000001_000019_gtFine_polygons.json
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| | ├── ...
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| ├── bochum
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| | ├── ...
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| ├── ...
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├── test
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| ├── ...
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└── val
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├── ...
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**引用：**
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.. code-block::
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@inproceedings{Cordts2016Cityscapes,
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title = {The Cityscapes Dataset for Semantic Urban Scene Understanding},
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author = {Cordts, Marius and Omran, Mohamed and Ramos, Sebastian and Rehfeld, Timo and Enzweiler,
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Markus and Benenson, Rodrigo and Franke, Uwe and Roth, Stefan and Schiele, Bernt},
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booktitle = {Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
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year = {2016}
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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.d.rst
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.use_sampler.rst
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.. include:: mindspore.dataset.Dataset.zip.rst |