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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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读取和解析WIDERFace数据集的源数据集。
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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2,077个测试样本，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mindspore.dataset.config中配置的线程数。
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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) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数。默认值：None。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
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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** (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/experts/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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- **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
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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** - `shard_id` 参数值错误（小于0或者大于等于 `num_shards` ）。
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- **ValueError** - `usage` 不在['train', 'test', 'valid', 'all']中。
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- **ValueError** - `annotation_file` 不存在。
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- **ValueError** - `dataset_dir` 不存在。
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.. note:: 此数据集可以指定参数 `sampler` ，但参数 `sampler` 和参数 `shuffle` 的行为是互斥的。下表展示了几种合法的输入参数组合及预期的行为。
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.. list-table:: 配置 `sampler` 和 `shuffle` 的不同组合得到的预期排序结果
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:widths: 25 25 50
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:header-rows: 1
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* - 参数 `sampler`
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- 参数 `shuffle`
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- 预期数据顺序
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* - None
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- None
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- 随机排列
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* - None
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- True
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- 随机排列
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* - None
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- False
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- 顺序排列
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* - `sampler` 实例
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- None
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- 由 `sampler` 行为定义的顺序
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* - `sampler` 实例
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- True
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- 不允许
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* - `sampler` 实例
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- False
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- 不允许
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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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