DETR纯代码分享（五）__init__.py(datasets)

一、导入各种包

import torch.utils.data
import torchvision

from .coco import build as build_coco

这段代码导入了PyTorch中的数据加载和视觉工具库（torch.utils.data和torchvision），以及一个名为build的自定义模块（build_coco）。让我解释一下这些导入的目的：

1. torch.utils.data：这是PyTorch中用于创建和加载自定义数据集的模块。它包含用于构建数据集、数据加载器等功能。

2. torchvision：这是PyTorch官方的计算机视觉库，提供了一些常用的视觉模型、数据集和数据转换工具。在深度学习中，它通常用于图像处理和视觉任务。

3. from .coco import build as build_coco：这行代码从当前目录的coco模块中导入了一个名为build的函数，并将其重命名为build_coco。这个自定义模块（可能是一个Python文件）用于构建COCO数据集的子集或执行相关的数据集构建任务。

通过这些导入，你可以在代码中使用PyTorch提供的数据加载和视觉工具，以及build_coco函数，来创建和加载COCO数据集的子集，以供训练或评估深度学习模型使用。这些库和函数通常在计算机视觉领域的深度学习项目中使用，以便更轻松地处理图像数据和构建数据管道。

二、get_coco_api_from_dataset（）函数

def get_coco_api_from_dataset(dataset):
    for _ in range(10):
        # if isinstance(dataset, torchvision.datasets.CocoDetection):
        #     break
        if isinstance(dataset, torch.utils.data.Subset):
            dataset = dataset.dataset
    if isinstance(dataset, torchvision.datasets.CocoDetection):
        return dataset.coco

这段代码定义了一个函数get_coco_api_from_dataset，该函数的目的是从数据集中获取COCO API的实例。以下是这个函数的主要步骤和解释：

1. for _ in range(10):：这是一个循环，最多迭代10次。这里用了一个限制条件，最多迭代10次，以确保不会无限循环。通常，这样的限制条件用于避免潜在的无限循环。

2. if isinstance(dataset, torch.utils.data.Subset):：这是一个条件语句，检查dataset是否是torch.utils.data.Subset的实例，即数据集的一个子集。

   • 如果dataset是一个子集，那么它会将dataset重新赋值为子集的父数据集，以便继续检查父数据集是否是torchvision.datasets.CocoDetection的实例。

3. if isinstance(dataset, torchvision.datasets.CocoDetection):：这是另一个条件语句，检查dataset是否是torchvision.datasets.CocoDetection的实例。

   • 如果dataset是torchvision.datasets.CocoDetection的实例，那么它表示数据集包含了COCO数据集的一部分或全部，因此可以返回dataset.coco，这将是COCO API的实例。

总之，这个函数的目标是从输入的数据集中提取COCO API的实例。它首先检查数据集是否是子集，如果是，就获取父数据集。然后，它检查父数据集是否是torchvision.datasets.CocoDetection的实例，如果是，就返回COCO API的实例。这个函数的目的可能是希望从数据集中提取COCO数据集的注释信息或执行与COCO数据集相关的操作。

三、build_dataset()函数

def build_dataset(image_set, args):
    if args.dataset_file == 'coco':
        return build_coco(image_set, args) #判断传进来的是否为coco数据集，是的话跳转至build_coco
    if args.dataset_file == 'coco_panoptic':
        # to avoid making panopticapi required for coco
        from .coco_panoptic import build as build_coco_panoptic
        return build_coco_panoptic(image_set, args)
    raise ValueError(f'dataset {args.dataset_file} not supported')

根据传入的参数构建一个数据集。

1. def build_dataset(image_set, args): - 这是一个函数定义，它命名为build_dataset，接受两个参数：image_set和args。image_set是一个表示图像集合的输入参数，args是一个包含配置信息的参数对象。

2. if args.dataset_file == 'coco': 这是一个条件语句，它检查args对象中的dataset_file属性是否等于字符串'coco'。如果是，就执行下面的代码块。

3. return build_coco(image_set, args)：如果args.dataset_file等于'coco'，则调用名为build_coco的函数，传递image_set和args作为参数，并将其结果返回。这意味着如果数据集文件是COCO格式的，那么将使用build_coco函数来构建数据集。可以调转到指定代码看一下，点至build_coco转至/datasets/coco.py文件，有build_coco(image_set, args)  可以看二中的6

4. if args.dataset_file == 'coco_panoptic':  这是另一个条件语句，它检查args对象中的dataset_file属性是否等于字符串'coco_panoptic'。如果是，就执行下面的代码块。

5. from .coco_panoptic import build as build_coco_panoptic：这是一个导入语句，它导入了名为build的函数，从名为coco_panoptic的模块中。这个模块似乎是与Panoptic COCO数据集相关的。

6. return build_coco_panoptic(image_set, args)：如果args.dataset_file等于'coco_panoptic'，则调用从模块中导入的build_coco_panoptic函数，传递image_set和args作为参数，并将其结果返回。

7. raise ValueError(f'dataset {args.dataset_file} not supported')：如果args.dataset_file既不是'coco'也不是'coco_panoptic'，则引发一个ValueError异常，显示一个错误消息，其中包含未支持的数据集文件名称。

这段代码的主要作用是根据传入的参数值来决定使用哪种方式构建数据集，并返回相应的数据集。如果参数值既不是'coco'也不是'coco_panoptic'，则会引发异常以指示不支持的数据集文件。