MindSpore易点通·精讲系列之ImageFolderDataset 数据集加载器

2023-10-17 07:02:35

MindSpore ImageFolderDataset：图像数据集加载利器

摘要

图像数据是深度学习领域不可或缺的一类数据，图像识别、图像分类、目标检测等任务都高度依赖图像数据集的输入。本文将重点介绍MindSpore提供的 ImageFolderDataset 数据集加载器，详细阐述其使用方式和应用场景，助力开发者轻松加载图像数据集，加速模型开发。

什么是 ImageFolderDataset

ImageFolderDataset 是MindSpore提供的一个图像数据集加载器，专用于加载文件夹中的图像数据。它支持多种图像格式，如JPEG、PNG、GIF等，能够满足大部分图像数据集的加载需求。

使用方法

使用 ImageFolderDataset 加载器非常简单，只需要传入图像数据集的根目录即可。该加载器会自动遍历根目录下的子目录，并按子目录的名称为图像分配标签。如果根目录下没有子目录，则所有图像文件都将归为一个标签。

import mindspore.dataset as ds

# 定义图像数据集的根目录
data_root = "/path/to/image_dataset"

# 使用 ImageFolderDataset 加载图像数据集
dataset = ds.ImageFolderDataset(data_root)

数据增强

MindSpore还提供了丰富的图像增强功能，可以通过 transforms 模块对图像进行数据增强。例如，我们可以对图像进行随机裁剪、翻转、旋转等操作，以增加数据集的多样性，提升模型的泛化能力。

# 定义数据增强操作
transform = ds.transforms.Compose([
    ds.transforms.RandomCrop((224, 224)),
    ds.transforms.RandomHorizontalFlip(),
    ds.transforms.RandomRotation(90)
])

# 使用数据增强操作对数据集进行增强
dataset = dataset.map(operation=transform, input_columns=["image"])

应用场景

ImageFolderDataset 数据集加载器广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割等图像处理任务：