商汤开源目标检测工具箱mmdetection代码详解（三）----------mmdetection数据的输入、处理过程

mmdetection版本：2.0

mmcv版本：0.5.5

mmdetection和mmcv的关系是，mmdetection一些功能代码是直接通过调用mmcv的api实现的。

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目录

一、传入build_dataset()的配置信息

二、如何通过数据的配置文件json读取图片和label并进行处理

三、根据传入 build_dataset()的数据集名字来初始化对应的数据集对象----dataset

四、创建 data_loader

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为了观察在mmdetection中数据是怎么读入和做了哪些操作，变成我们训练时的样子的，我们还是从程序的起始文件 tools/train.py看起。在 tools/train.py里有下面这么两句，第一句是用调用build_detector()方法来构造目标检测model的，而下一句则是用build_dataset()方法来构造数据集，build_xxx()方法在第一篇（一）有详细说明。

datasets = [build_dataset(cfg.data.train)]

一、传入build_dataset()的配置信息

可以看到 build_dataset()的参数里有个 cfg ，这是表示相关的配置文件，在运行mmdetection2.0时，配置文件主要有四大块：

1. 模型的配置文件 （例如你要跑哪个模型，faster rcnn？还是mask rcnn？还是ssd，每个模型的配置文件记录着它的组成部分）

2. 数据集的配置文件 （例如你要用coco数据集？还是voc？还是cityscapes？）

3. 训练策略的配置文件（例如设定epoch、batchsize、lr之类的）

4. 模型保存和日记配置文件（用于设置模型几个epoch保存一次，和日记的记录）

如运行 mask_rcnn、coco数据集时的配置文件(configs/_base_/models/mask_rcnn_r50_fpn.py)：

mmdetection2.0在运行时，会把这4个文件合在一起一起，形成一个大的配置文件 cfg。

 

言归正传，我们还是说回 dataset的build过程：

（下面讲述的部分是可以在模型的配置文件里找到的，如configs/_base_/datasets/coco_detection.py）

从上图可以看到，传入build_dataset()的配置数据。在train里：

type=dataset_type,表示了要用的是哪一个数据集。

ann_file= xxx 表示训练数据的信息（上图的json文件记录了训练图片的名字和对应的标注信息）

img_prefix 当然就表示训练数据的位置

pipeline 表示处理处理的整个流程，train_pipeline在coco_instance.py其他地方定义,如下图：

可以看到这个数据的 pipeline 一共有 8 个操作。简单说，就是对数据的处理一共 8 个操作。

 

二、如何通过数据的配置文件json读取图片和label并进行处理

首先要清楚一个概念：

dataset和dataloader的作用与区别。

dataset是决定如何读入训练数据，如何通过训练图片的路径来找到并读取这种图片，读取图片后要进行什么操作，这都是dataset控制的，每个训练的数据集，都会写一个自己的dataset，如coco.py ，voc.py等，用来展示如何读数取这个数据集的数据。dataloader：主要是把dataset读到的图片，按照一定顺序排起来，就像一条管道，一次输入一个ba

tch size的数据给网络训练。

好了，接下来我们就分析 dataset的代码，以coco数据集为例子，所以要看的代码是：mmdet/datasets/coco.py 

从里面我们可以看到 ：

CocoDataset是coco数据集的类，可以看到它是继承了 CustomDataset类，CustomDataset类是每个数据集类都必须继承的，因为CustomDataset类里面包含了数据集类都一定要用到的操作，所以我们无论是初始化CocoDataset还是VocDataset等等，都一定会包含CustomData类中的所有方法。

但是如果 CocoDataset类与CustomData类有相同名字的方法A的话，那么继承CustomData类的CocoDataset中的方法A将会覆盖原来CustomData类的方法A，这是基本的语言语法问题，这里就不细说了。

1.  __getitem__(idx) 的作用：

作为一个dataset的类，最关键的一个方法肯定是 __getitem__(idx) ,（而且这个方法的位置是在CustomData类中的）为什么呢：

因为 __getitem__(idx) 控制着dataset这个类怎么输出要训练的数据，dataloader的输入就是__getitem__(idx)的输出，其中idx表示训练数据的索引，因为dataloader按顺序输出数据给网络训练时，是按自动生成的索引来输出图片的。所以__getitem__(idx)返回的图片数据，就是输出到 dataloader中的。

 

2.  __getitem__(idx)做了什么

接下来就要展示程序如何从 训练数据的配置信息获取图片和预处理图片 这个过程了。

可以看到，__getitem__直接是调用了 prepare_train_img()来读取训练集数据，调用prepare_text_img()来读取验证集数据。

从上图可以看到，data_info 包含了很多张图片的信息，每张图片分别有文件路径，宽度，长度，和id ，id表示这是第几章图片，假设训练集中的图片总共有494张，那么id的最大值就是494。而img_info则是单张图片的信息。

而ann_info则表示某张图片的bbox标注和segm(分割)标注、分类标注。

当得到 img_info 和 对应的 ann_info后，就表示图片的信息(例如路径和长宽信息)和标注信息(例如bbox和segm标注)已经得到了，然后用一个result字典把二者合在一起就可以了。

然后经过一个pipeline()函数就可以返回了，有人会问，这个pipeline是什么啊？其实就是第一节中提到的 train_pipeline里面的几个对数据的操作。

 

3. pipeline

在第一节中，已经说了 dataset是通过build_dataset()出来的，传入build_dataset()的配置文件如下，里面有pipeline作为参数传进去，train_pipeline在第一节有提到过，就是训练前的几个处理数据的过程。所以在 build_dataset的过程中，train_pipeline作为 pipeline就传入了 dataset中。如下图：

我们可视化一下，输入build_dataset()的参数，看看是否和上图的 train 的字典一样：

可以看到，type，ann_file，img_prefix，pipeline字段都是能一一对应的。

type：数据集的类型，如COCO,VOC等等

ann_file:数据集的配置文件

img_prefix：图片数据所在的目录路径

pipeline：包括了数据处理的过程

 

到这里为止，pipeline的内容都只是字典，都是字符串，怎么变成能处理数据的操作呢？下面讲一讲：

所有dataset都是继承自一个类 CustomDataset(位于mmdet/datasets/custom.py) ，在初始化dataset时，pipeline其实就是传给了CustomDataset里的方法进行处理，因为你可以看CustomDataset的初始化参数，是有pipeline的。

下图展示了CustomDataset怎么利用pipeline来处理数据：

上图的PIPELINES跟DATASETS都是一类东西，只不过前者是所有预处理方法的类集合，后者是所有数据集的类的集合。

PIPELINES里的类的代码一般都在 mmdet/datasets/pipelines 里。

接下来我们按照上图红框里的pipeline的操作一个个看：

由于pipeline的定义是按照如下图这样操作的，所以按下图的顺序说明：(此图在文章第一章节处)

3.1 LoadImageFromFile----载入图片

这些pipeline的操作，在上图红框处有标明路径，所以大家在拿到mmdetection2.0的代码直接去该路径找就行了。

LoadImageFromFile的作用顾名思义就是跟图片的路径读图片，具体看下图：

3.2 LoadAnnotations----载入图片标注

由于LoadAnnotations的代码比较长，因此用图来表示。作用是载入图片的bbox和segm和label等标注信息。

解读：LoadAnnotations本质是一个类，首先从LoadAnnotations的初始化函数__init__()来看，一些参数入with_bbox,with_mask...等等是默认都已经被设定好是True还是False的，但是LoadAnnotations被初始化时，__init__()的参数又是可以被修改的，如上图中，coco_instance.py的train_pipeline中所示，把with_bbox和with_mask设成了True。若with_bbox被设置成了False，则当前图片的所有目标的bbox标注都不放入results里，即程序不会去读取bbox的标注，同理 with_mask也是一个道理。

__call__()方法是LoadAnnotations被调用时执行的过程，我们可以看到，__call__()主要做的就是读取图片的bbox标注，label标注，segm标注。在_load_masks()里有一个_poly2mask()方法，这个方法是把原始的segm的标注(边界点的坐标)转成mask形式，即上图黑色矩阵那样子，矩阵的长宽跟图片一样，而且属于前景的像素的值为1，属于背景的则为0。

3.3 Resize

总的来说，resize就做了几件事：

1. 得到要如resize的尺寸大小scale。

2.根据得到的scale对图片进行resize。resize后的图片除resize前的图片，得到scale_factor，即比例。

3.resize bbox标注和segm标注。由于bbox和segm标注都是坐标点的形式，所以只要把这些坐标点乘scale_factor，就能得到resize后的bbox和segm标注。

3.4 RandomFlip

 

三、根据传入 build_dataset()的数据集名字来初始化对应的数据集对象----dataset

我们看看 build_dataset()的定义：

看到下图红色框那里，可以知道，dataset主要是由 build_from_cfg（）方法来产生，DATASETS是一个全局的变量，里面包含了mmdetection里定义的所有数据集的类。所以 build_from_cfg（）会根据传入的 cfg 里的数据集信息来从 DATASETS中找对应的数据集的类，然后进行初始化。 build_from_cfg（）和 DATASETS的信息可以从之前一篇文章（一）里细看（一）

然后再看看build_dataset是如何调用 build_from_cfg()来根据配置文件来构造dataset的：

由下图可以看出，cfg中包含了type字段，是代表要从registry 中找的对应的类的名字。

最后return的obj_cls（**args）是初始化从registry中找到的类的意思，输入的初始化参数是 args 。

到这里，dataset就创建完成了。然后就看data_loader的创建了。

 

四、创建 data_loader

跟着程序的流程：

可以很轻松地追溯到dataloader的创建，期间并没用什么tricks。到这里的话，就完成了dataloader了，dataloader是让训练集按一定顺序被读取，被训练的。然后dataloader会被一个run方法调用，run方法主要负责接下来的训练过程，详细可看这里 。