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mindspore.dataset.SBDataset
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.. py:class:: mindspore.dataset.SBDataset(dataset_dir, task='Boundaries', usage='all', num_samples=None, num_parallel_workers=1, shuffle=None, decode=None, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None)
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读取和解析Semantic Boundaries数据集的源文件构建数据集。
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根据给定的 `task` 配置，生成数据集具有不同的输出列：
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- `task` = 'Boundaries'，有两个输出列： `image` 列的数据类型为uint8，`label` 列包含1个的数据类型为uint8的图像。
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- `task` = 'Segmentation'，有两个输出列： `image` 列的数据类型为uint8。 `label` 列包含20个的数据类型为uint8的图像。
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参数：
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- **dataset_dir** (str) - 包含数据集文件的根目录的路径。
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- **task** (str, 可选) - 指定读取SB数据集的任务类型，支持'Boundaries'和'Segmentation'。默认值：'Boundaries'。
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- **usage** (str, 可选) - 指定数据集的子集，可取值为'train'、'val'、'train_noval'和'all'。默认值：'train'。
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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，所有图像样本。
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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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异常：
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- **RuntimeError** - `dataset_dir` 路径下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** - `dataset_dir` 不存在。
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- **ValueError** - `task` 不是['Boundaries', 'Segmentation']中的任何一个。
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- **ValueError** - `usage` 不是['train', 'val', 'train_noval', 'all']中的任何一个。
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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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.. 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Semantic Boundaries数据集：**
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Semantic Boundaries（语义边界）数据集由11355张彩色图像组成。
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train.txt中有8498个图像，val.txt中有2857个图像，train_noval.txt中有5623个图像。
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目录cls中包含类别的分割和边界标注，目录inst中包含实例级的分割和边界标注。
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可以将数据集文件解压缩为以下结构，并通过MindSpore的API读取：
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.. code-block::
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.
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└── benchmark_RELEASE
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├── dataset
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├── img
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│ ├── 2008_000002.jpg
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│ ├── 2008_000003.jpg
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│ ├── ...
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├── cls
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│ ├── 2008_000002.mat
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│ ├── 2008_000003.mat
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│ ├── ...
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├── inst
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│ ├── 2008_000002.mat
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│ ├── 2008_000003.mat
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│ ├── ...
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├── train.txt
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└── val.txt
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**引用：**
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.. code-block::
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@InProceedings{BharathICCV2011,
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author = "Bharath Hariharan and Pablo Arbelaez and Lubomir Bourdev and
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Subhransu Maji and Jitendra Malik",
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title = "Semantic Contours from Inverse Detectors",
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booktitle = "International Conference on Computer Vision (ICCV)",
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year = "2011",
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}
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.. include:: mindspore.dataset.api_list_vision.rst
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