注意
您正在阅读 MMSelfSup 0.x 版本的文档,而 MMSelfSup 0.x 版本将会在 2022 年末 开始逐步停止维护。我们建议您及时升级到 MMSelfSup 1.0.0rc 版本,享受由 OpenMMLab 2.0 带来的更多新特性和更佳的性能表现。阅读 MMSelfSup 1.0.0rc 的 发版日志, 代码 和 文档 获取更多信息。
准备数据集¶
MMSelfSup 支持多个数据集。请遵循相应的数据准备指南。建议将您的数据集根目录软链接到 $MMSELFSUP/data
。如果您的文件夹结构不同,您可能需要更改配置文件中的相应路径。
mmselfsup
├── mmselfsup
├── tools
├── configs
├── docs
├── data
│ ├── imagenet
│ │ ├── meta
│ │ ├── train
│ │ ├── val
│ ├── places205
│ │ ├── meta
│ │ ├── train
│ │ ├── val
│ ├── inaturalist2018
│ │ ├── meta
│ │ ├── train
│ │ ├── val
│ ├── VOCdevkit
│ │ ├── VOC2007
│ ├── cifar
│ │ ├── cifar-10-batches-py
准备 ImageNet 数据集¶
对于 ImageNet,它有多个版本,但最常用的是 ILSVRC 2012。可以通过以下步骤得到:
准备 iNaturalist2018 数据集¶
对于 iNaturalist2018,您需要:
从 下载页面 下载训练集和验证集图像及标注
解压下载的文件
使用脚本
tools/data_converters/convert_inaturalist.py
将原来的 json 标注格式转换为列表格式
准备 PASCAL VOC 数据集¶
假设您通常将数据集存储在 $YOUR_DATA_ROOT
中。下面的命令会自动将 PASCAL VOC 2007 下载到 $YOUR_DATA_ROOT
中,准备好所需的文件,在 $MMSELFSUP
下创建一个文件夹 data
,并制作一个软链接 VOCdevkit
。
bash tools/data_converters/prepare_voc07_cls.sh $YOUR_DATA_ROOT
准备 CIFAR10 数据集¶
如果没有找到 CIFAR10 系统将会自动下载。此外,由 MMSelfSup
实现的 dataset
也会自动将 CIFAR10 转换为适当的格式。