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mindspore.dataset.WIDERFaceDataset
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.. py:class:: mindspore.dataset.WIDERFaceDataset(dataset_dir, usage=None, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=None, decode=False, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)
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WIDERFace数据集。
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当 `usage` 为 "train"、"valid" 或 "all" 时，生成的数据集有八列 `["image", "bbox", "blur", "expression", "illumination", "occlusion", "pose", "invalid"]` 。其中 `image` 列的数据类型为uint8，其他列均为uint32。
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当 `usage` 为 "test" 时，生成的数据集只有一列 `["image"]`，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，可取值为 ``'train'`` 、 ``'test'`` 、 ``'valid'`` 或 ``'all'`` 。
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取值为 ``'train'`` 时将会读取12,880个样本，取值为 ``'test'`` 时将会读取16,097个样本，取值为 ``'valid'`` 时将会读取3,226个样本，取值为 ``'all'`` 时将会读取全部类别样本。默认值： ``None`` ，读取全部样本。
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- **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值： ``None`` ，读取全部样本。
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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`` 。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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异常：
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- **RuntimeError** - `dataset_dir` 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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- **ValueError** - 如果 `shard_id` 取值不在[0, `num_shards` )范围。
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- **ValueError** - `usage` 不为 ``'train'`` 、 ``'test'`` 、 ``'valid'`` 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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- **ValueError** - `dataset_dir` 不存在。
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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:: 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WIDERFace数据集：**
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WIDER FACE数据集具有12,880个训练样本、16,097个测试样本，以及3,226个验证样本。此数据集是WIDER数据集的子集。其中图片已经预先进行了尺寸归一化和人像中心化处理。
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以下是原始的WIDERFace数据集结构。可以将数据集文件解压缩到此目录结构中，并由MindSpore的API读取。
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.. code-block::
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.
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└── wider_face_dir
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├── WIDER_test
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│ └── images
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│ ├── 0--Parade
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│ │ ├── 0_Parade_marchingband_1_9.jpg
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│ │ ├── ...
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│ ├──1--Handshaking
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│ ├──...
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├── WIDER_train
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│ └── images
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│ ├── 0--Parade
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│ │ ├── 0_Parade_marchingband_1_11.jpg
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│ │ ├── ...
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│ ├──1--Handshaking
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│ ├──...
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├── WIDER_val
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│ └── images
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│ ├── 0--Parade
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│ │ ├── 0_Parade_marchingband_1_102.jpg
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│ │ ├── ...
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│ ├──1--Handshaking
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│ ├──...
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└── wider_face_split
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├── wider_face_test_filelist.txt
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├── wider_face_train_bbx_gt.txt
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└── wider_face_val_bbx_gt.txt
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**引用：**
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.. code-block::
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@inproceedings{2016WIDER,
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title={WIDERFACE: A Detection Benchmark},
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author={Yang, S. and Luo, P. and Loy, C. C. and Tang, X.},
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booktitle={IEEE},
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pages={5525-5533},
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year={2016},
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}
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.. include:: mindspore.dataset.api_list_vision.rst
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