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mindspore.dataset.CocoDataset
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.. py:class:: mindspore.dataset.CocoDataset(dataset_dir, annotation_file, task='Detection', num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=None, decode=False, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None, cache=None, extra_metadata=False, decrypt=None)
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COCO（Common Objects in Context）数据集。
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该API支持解析COCO2017数据集，支持五种类型的机器学习任务，分别是目标检测、关键点检测、物体分割、全景分割和图片注解。
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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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- **annotation_file** (str) - 数据集标注JSON文件的路径。
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- **task** (str, 可选) - 指定COCO数据的任务类型。支持的任务类型包括： ``'Detection'`` （目标检测） 、 ``'Stuff'`` （物体分割） 、 ``'Panoptic'`` （全景分割） 、 ``'Keypoint'`` （关键点检测）和 ``'Captioning'`` （图片注解） 。默认值： ``'Detection'`` 。
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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`` ，使用全局默认线程数（8），也可以通过 :func:`mindspore.dataset.config.set_num_parallel_workers` 配置全局线程数。
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- **shuffle** (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值： ``None`` 。表2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`` 。表2中会展示不同配置的预期行为。
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- **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时数据集划分的片数。默认值： ``None`` 。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。一般在 `数据并行模式训练 <https://www.mindspore.cn/tutorials/zh-CN/master/parallel/data_parallel.html#数据集加载>`_ 的时候使用。
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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** (:class:`~.dataset.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/tutorials/zh-CN/master/dataset/cache.html>`_ 。默认值： ``None`` ，不使用缓存。
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- **extra_metadata** (bool, 可选) - 用于指定是否额外输出一个数据列用于表示图片元信息。如果为True，则将额外输出一个名为 `[_meta-filename, dtype=string]` 的数据列。默认值： ``False`` 。
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- **decrypt** (callable, 可选) - 图像解密函数，接受加密的图片路径并返回bytes类型的解密数据。默认值： ``None`` ，不进行解密。
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根据不同 `task` 参数设置，生成数据集具有不同的输出列：
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+-------------------------+----------------------------------------------+
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| `task` | 输出列 |
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+=========================+==============================================+
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| Detection | [image, dtype=uint8] |
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| | [bbox, dtype=float32] |
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| | [category_id, dtype=uint32] |
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| | [iscrowd, dtype=uint32] |
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+-------------------------+----------------------------------------------+
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| Stuff | [image, dtype=uint8] |
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| | [segmentation, dtype=float32] |
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| | [iscrowd, dtype=uint32] |
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+-------------------------+----------------------------------------------+
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| Keypoint | [image, dtype=uint8] |
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| | [keypoints, dtype=float32] |
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| | [num_keypoints, dtype=uint32] |
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+-------------------------+----------------------------------------------+
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| Panoptic | [image, dtype=uint8] |
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| | [bbox, dtype=float32] |
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| | [category_id, dtype=uint32] |
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| | [iscrowd, dtype=uint32] |
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| | [area, dtype=uint32] |
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+-------------------------+----------------------------------------------+
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| Captioning | [image, dtype=uint8] |
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| | [captions, dtype=string] |
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+-------------------------+----------------------------------------------+
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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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- **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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- **RuntimeError** - 解析 `annotation_file` 指定的JSON文件失败。
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- **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
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- **ValueError** - `task` 参数取值不为 ``'Detection'`` 、 ``'Stuff'`` 、 ``'Panoptic'`` 、 ``'Keypoint'`` 或 ``'Captioning'`` 。
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- **ValueError** - `annotation_file` 参数对应的文件不存在。
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- **ValueError** - `dataset_dir` 参数路径不存在。
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- **ValueError** - 如果 `shard_id` 取值不在[0, `num_shards` )范围。
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教程样例：
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- `使用数据Pipeline加载 & 处理数据集
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<https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/api_python/samples/dataset/dataset_gallery.html>`_
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.. note::
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- 当参数 `extra_metadata` 为 ``True`` 时，还需使用 `rename` 操作删除额外数据列 `_meta-filename` 的前缀 `_meta-`，
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否则迭代得到的数据行中不会出现此额外数据列。
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- 暂不支持指定 `sampler` 参数为 :class:`mindspore.dataset.PKSampler`。
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- 入参 `num_samples` 、 `shuffle` 、 `num_shards` 、 `shard_id` 可用于控制数据集所使用的采样器，其与入参 `sampler` 搭配使用的效果如下。
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.. include:: mindspore.dataset.sampler.rst
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**关于COCO数据集：**
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Microsoft Common Objects in Context（COCO）是一个大型数据集，该数据集专门为目标检测、语义分割和字幕生成任务而设计。它拥有330K张图像（标记数量大于200K个）、1500000个目标实例、80个目标类别、91个对象类别。每张图片均有5个字幕，带关键点标注的人有250000个。与流行的ImageNet数据集相比，COCO的类别较少，但每个类别中的图片样本非常多。
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您可以解压缩原始COCO-2017数据集文件得到如下目录结构，并通过MindSpore的API读取。
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.. code-block::
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.
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└── coco_dataset_directory
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├── train2017
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│ ├── 000000000009.jpg
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│ ├── 000000000025.jpg
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│ ├── ...
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├── test2017
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│ ├── 000000000001.jpg
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│ ├── 000000058136.jpg
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│ ├── ...
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├── val2017
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│ ├── 000000000139.jpg
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│ ├── 000000057027.jpg
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│ ├── ...
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└── annotation
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├── captions_train2017.json
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├── captions_val2017.json
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├── instances_train2017.json
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├── instances_val2017.json
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├── person_keypoints_train2017.json
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└── person_keypoints_val2017.json
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**引用：**
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.. code-block::
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@article{DBLP:journals/corr/LinMBHPRDZ14,
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author = {Tsung{-}Yi Lin and Michael Maire and Serge J. Belongie and
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Lubomir D. Bourdev and Ross B. Girshick and James Hays and
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Pietro Perona and Deva Ramanan and Piotr Doll{\'{a}}r and C. Lawrence Zitnick},
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title = {Microsoft {COCO:} Common Objects in Context},
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journal = {CoRR},
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volume = {abs/1405.0312},
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year = {2014},
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url = {http://arxiv.org/abs/1405.0312},
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archivePrefix = {arXiv},
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eprint = {1405.0312},
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timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:48:13 +0200},
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biburl = {https://dblp.org/rec/journals/corr/LinMBHPRDZ14.bib},
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bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
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}
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.. include:: mindspore.dataset.api_list_vision.rst
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