deeplabv3+源码之慢慢解析7 第二章datasets文件夹(2)voc.py--VOCSegmentation类

系列文章目录

第一章deeplabv3+源码之慢慢解析 根目录(1)main.py–get_argparser函数
第一章deeplabv3+源码之慢慢解析 根目录(2)main.py–get_dataset函数
第一章deeplabv3+源码之慢慢解析 根目录(3)main.py–validate函数
第一章deeplabv3+源码之慢慢解析 根目录(4)main.py–main函数
第一章deeplabv3+源码之慢慢解析 根目录(5)predict.py–get_argparser函数和main函数

第二章deeplabv3+源码之慢慢解析 datasets文件夹(1)voc.py–voc_cmap函数和download_extract函数
第二章deeplabv3+源码之慢慢解析 datasets文件夹(2)voc.py–VOCSegmentation类
第二章deeplabv3+源码之慢慢解析 datasets文件夹(3)cityscapes.py–Cityscapes类
第二章deeplabv3+源码之慢慢解析 datasets文件夹(4)utils.py–6个小函数

第三章deeplabv3+源码之慢慢解析 metrics文件夹stream_metrics.py–StreamSegMetrics类和AverageMeter类

第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(1)backbone文件夹(a1)hrnetv2.py–4个函数和可执行代码
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(1)backbone文件夹(a2)hrnetv2.py–Bottleneck类和BasicBlock类
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(1)backbone文件夹(a3)hrnetv2.py–StageModule类
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(1)backbone文件夹(a4)hrnetv2.py–HRNet类
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(1)backbone文件夹(b1)mobilenetv2.py–2个类和2个函数
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(1)backbone文件夹(b2)mobilenetv2.py–MobileNetV2类和mobilenet_v2函数
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(1)backbone文件夹(c1)resnet.py–2个基础函数，BasicBlock类和Bottleneck类
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(1)backbone文件夹(c2)resnet.py–ResNet类和10个不同结构的调用函数
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(1)backbone文件夹(d1)xception.py–SeparableConv2d类和Block类
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(1)backbone文件夹(d2)xception.py–Xception类和xception函数
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(2)_deeplab.py–ASPP相关的4个类和1个函数
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(3)_deeplab.py–DeepLabV3类，DeepLabHeadV3Plus类和DeepLabHead类
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(4)modeling.py–5个私有函数（4个骨干网，1个模型载入）
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(5)modeling.py–12个调用函数
第四章deeplabv3+源码之慢慢解析 network文件夹(6)utils.py–_SimpleSegmentationModel类和IntermediateLayerGetter类

第五章deeplabv3+源码之慢慢解析 utils文件夹(1)ext_transforms.py.py–[17个类]
第五章deeplabv3+源码之慢慢解析 utils文件夹(2)loss.py–[1个类]
第五章deeplabv3+源码之慢慢解析 utils文件夹(3)scheduler.py–[1个类]
第五章deeplabv3+源码之慢慢解析 utils文件夹(4)utils.py–[1个类,4个函数]
第五章deeplabv3+源码之慢慢解析 utils文件夹(5)visualizer.py–[1个类]
总结

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第二章datasets文件夹(2)voc.py–VOCSegmentation类

本篇介绍voc.py中的VOCSegmentation类，整个voc.py中最重要的部分。

VOCSegmentation类

提示：先看完上个部分所说的voc_cmap函数和download_extract函数，本段代码会使用这部分功能。

class VOCSegmentation(data.Dataset):
    """`Pascal VOC `_ Segmentation Dataset.
    Args:#原代码参数介绍比较详细
        root (string): Root directory of the VOC Dataset.
        year (string, optional): The dataset year, supports years 2007 to 2012.
        image_set (string, optional): Select the image_set to use, ``train``, ``trainval`` or ``val``
        download (bool, optional): If true, downloads the dataset from the internet and
            puts it in root directory. If dataset is already downloaded, it is not
            downloaded again.
        transform (callable, optional): A function/transform that  takes in an PIL image
            and returns a transformed version. E.g, ``transforms.RandomCrop``
    """
    cmap = voc_cmap()    #详见上一节的voc_cmap函数，返回VOC数据集的分类颜色列表，前21个是数据集标注的结果。
    def __init__(self,
                 root,
                 year='2012',
                 image_set='train',
                 download=False,
                 #download=True,
                 transform=None):   #构造方法，默认2012年数据，训练，不下载，不转换。

        is_aug=False          #是否使用扩充（增广Aug）数据
        if year=='2012_aug':
            is_aug = True
            year = '2012'
        
        self.root = os.path.expanduser(root)    #详见上文各个参数。另此段代码用到很多os.path的东西，后附补充链接。
        self.year = year
        self.url = DATASET_YEAR_DICT[year]['url']     #详见上一节DATASET_YEAR_DICT字典
        self.filename = DATASET_YEAR_DICT[year]['filename']
        self.md5 = DATASET_YEAR_DICT[year]['md5']
        self.transform = transform
        
        self.image_set = image_set
        base_dir = DATASET_YEAR_DICT[year]['base_dir']
        voc_root = os.path.join(self.root, base_dir)
        image_dir = os.path.join(voc_root, 'JPEGImages')

        if download:
            download_extract(self.url, self.root, self.filename, self.md5)   #上一节download_extract函数

        if not os.path.isdir(voc_root):      #如无路径，则表示数据集不存在，即没有下载过数据集，提示下载。
            raise RuntimeError('Dataset not found or corrupted.' +
                               ' You can use download=True to download it')
        
        if is_aug and image_set=='train':     #训练时选择扩充数据集
            mask_dir = os.path.join(voc_root, 'SegmentationClassAug')        #指定训练时使用的扩充标签图像文件夹的路径
            assert os.path.exists(mask_dir), "SegmentationClassAug not found, please refer to README.md and prepare it manually"     #断言提示
            split_f = os.path.join( self.root, 'train_aug.txt')#'./datasets/data/train_aug.txt'
        else:
            mask_dir = os.path.join(voc_root, 'SegmentationClass')  #即./datasets/data/VOCdevkit/VOC2012/SegmentationClass
            splits_dir = os.path.join(voc_root, 'ImageSets/Segmentation')   #即./datasets/data/VOCdevkit/VOC2012/ImageSets/Segmentation
            split_f = os.path.join(splits_dir, image_set.rstrip('\n') + '.txt')  #当image_set=='train'时，即./datasets/data/VOCdevkit/VOC2012/ImageSets/Segmentation/train.txt

        if not os.path.exists(split_f):  #当split_f不存在时，提示指定为文件夹内的三个txt文档之一。
            raise ValueError(
                'Wrong image_set entered! Please use image_set="train" '
                'or image_set="trainval" or image_set="val"')

        with open(os.path.join(split_f), "r") as f: 
            file_names = [x.strip() for x in f.readlines()]   #打开对应的split_f文档，读取对应的图片名（标签）
        
        self.images = [os.path.join(image_dir, x + ".jpg") for x in file_names]     #输入的图像
        self.masks = [os.path.join(mask_dir, x + ".png") for x in file_names]       #目标图像，分割任务里是标签masks
        assert (len(self.images) == len(self.masks))    #断言调试提示输入和输出数量相等

    def __getitem__(self, index):
        """
        Args:
            index (int): Index
        Returns:
            tuple: (image, target) where target is the image segmentation.
        """
        img = Image.open(self.images[index]).convert('RGB')   #输入图像转换
        target = Image.open(self.masks[index])               #打开对应的目标图像。这两行就是数据读入。
        if self.transform is not None:                        
            img, target = self.transform(img, target)         #做图像转化（如main代码中的数据增强）

        return img, target


    def __len__(self):    #返回列表的长度，即图片数量
        return len(self.images)

    @classmethod   #定义类方法，面向对象程序设计好好学哦
    def decode_target(cls, mask):
        """decode semantic mask to RGB image"""    #解码就是把mask转化为RGB图片
        return cls.cmap[mask]    #返回mask参数所对应的语义分割颜色（即具体的分类标签）。main.py代码中main函数第161，162行。

Tips

1. 补充，感兴趣的话新手同学可以参考os.path的简单介绍。
2. 补充一次前文的文件夹结构目录。

如VOC数据集的文件夹层级：

3. voc.py已全部梳理完。下一个节是cityscapes.py–Cityscapes类。