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PaddlePaddle / PaddleX

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提交 dfface18 编写于 作者: S sunyanfang01
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docs/apis/visualize.md
浏览文件 @ dfface18
......@@ -5,7 +5,7 @@ PaddleX提供了一系列模型预测和结果分析的可视化函数。
```
paddlex.det.visualize(image, result, threshold=0.5, save_dir='./')
```
将目标检测/实例分割模型预测得到的Box框和Mask在原图上进行可视化
将目标检测/实例分割模型预测得到的Box框和Mask在原图上进行可视化。
### 参数
> * **image** (str): 原图文件路径。
......@@ -77,7 +77,7 @@ pdx.det.draw_pr_curve(gt=gt, pred_bbox=bbox, save_dir='./insect')
```
paddlex.seg.visualize(image, result, weight=0.6, save_dir='./')
```
将语义分割模型预测得到的Mask在原图上进行可视化
将语义分割模型预测得到的Mask在原图上进行可视化。
### 参数
> * **image** (str): 原图文件路径。
......@@ -99,11 +99,11 @@ pdx.det.visualize('city.png', result, save_dir='./')
```
paddlex.slim.visualize(model, sensitivities_file)
```
利用此接口，可以分析在不同的`eval_metric_loss`参数下，模型被裁剪的比例情况。可视化结果纵轴为eval_metric_loss参数值，横轴为对应的模型被裁剪的比例
利用此接口，可以分析在不同的`eval_metric_loss`参数下，模型被裁剪的比例情况。可视化结果纵轴为eval_metric_loss参数值，横轴为对应的模型被裁剪的比例。
### 参数
>* **model**: 使用PaddleX加载的模型
>* **sensitivities_file**: 模型各参数在验证集上计算得到的参数敏感度信息文件
>* **model** (paddlex.cv.models): 使用PaddleX加载的模型。
>* **sensitivities_file** (str): 模型各参数在验证集上计算得到的参数敏感度信息文件。
### 使用示例
> 点击下载示例中的[模型](https://bj.bcebos.com/paddlex/models/vegetables_mobilenet.tar.gz)和[sensitivities_file](https://bj.bcebos.com/paddlex/slim_prune/mobilenetv2.sensitivities)
......@@ -113,3 +113,37 @@ model = pdx.load_model('vegetables_mobilenet')
pdx.slim.visualize(model, 'mobilenetv2.sensitivities', save_dir='./')
# 可视化结果保存在./sensitivities.png
```
## 可解释性结果可视化
```
paddlex.interpret.visualize(img_file,
model,
dataset=None,
algo='lime',
num_samples=3000,
batch_size=50,
save_dir='./')
```
将模型预测结果的可解释性可视化，目前只支持分类模型。
### 参数
>* **img_file** (str): 预测图像路径。
>* **model** (paddlex.cv.models): paddlex中的模型。
>* **dataset** (paddlex.datasets): 数据集读取器，默认为None。
>* **algo** (str): 可解释性方式，当前可选'lime'和'normlime'。
>* **num_samples** (int): LIME用于学习线性模型的采样数，默认为3000。
>* **batch_size** (int): 预测数据batch大小，默认为50。
>* **save_dir** (str): 可解释性可视化结果（保存为png格式文件）和中间文件存储路径。
### 使用示例
```
import paddlex as pdx
model = pdx.load_model('mini_imagenet_veg_mobilenetv2')
pdx.interpret.visualize('mini_imagenet_veg/mushroom/n07734744_1106.JPEG',
model,
test_dataset,
algo='lime',
save_dir=./)
# 可视化结果保存在./
```
docs/appendix/datasets.md 0 → 100644
浏览文件 @ dfface18
# 数据集格式说明
---
## 图像分类ImageNet
图像分类ImageNet数据集包含对应多个标签的图像文件夹、标签文件及图像列表文件。
参考数据文件结构如下：
```
./dataset/ # 数据集根目录
|--labelA # 标签为labelA的图像目录
| |--a1.jpg
| |--...
| └--...
|
|--...
|
|--labelZ # 标签为labelZ的图像目录
| |--z1.jpg
| |--...
| └--...
|
|--train_list.txt # 训练文件列表文件
|
|--val_list.txt # 验证文件列表文件
|
└--labels.txt # 标签列表文件
```
其中，相应的文件名可根据需要自行定义。
`train_list.txt`和`val_list.txt`文本以空格为分割符分为两列，第一列为图像文件相对于dataset的相对路径，第二列为图像文件对应的标签id(从0开始)。如下所示：
```
labelA/a1.jpg 0
labelZ/z1.jpg 25
...
```
`labels.txt`: 每一行为一个单独的类别，相应的行号即为类别对应的id（行号从0开始)，如下所示：
```
labelA
labelB
...
```
[点击这里](https://bj.bcebos.com/paddlex/datasets/vegetables_cls.tar.gz)，下载蔬菜分类分类数据集。
在PaddleX中，使用`paddlex.cv.datasets.ImageNet`([API说明](./apis/datasets.html#imagenet))加载分类数据集。
## 目标检测VOC
目标检测VOC数据集包含图像文件夹、标注信息文件夹、标签文件及图像列表文件。
参考数据文件结构如下：
```
./dataset/ # 数据集根目录
|--JPEGImages # 图像目录
| |--xxx1.jpg
| |--...
| └--...
|
|--Annotations # 标注信息目录
| |--xxx1.xml
| |--...
| └--...
|
|--train_list.txt # 训练文件列表文件
|
|--val_list.txt # 验证文件列表文件
|
└--labels.txt # 标签列表文件
```
其中，相应的文件名可根据需要自行定义。
`train_list.txt`和`val_list.txt`文本以空格为分割符分为两列，第一列为图像文件相对于dataset的相对路径，第二列为标注文件相对于dataset的相对路径。如下所示：
```
JPEGImages/xxx1.jpg Annotations/xxx1.xml
JPEGImages/xxx2.jpg Annotations/xxx2.xml
...
```
`labels.txt`: 每一行为一个单独的类别，相应的行号即为类别对应的id（行号从0开始)，如下所示：
```
labelA
labelB
...
```
[点击这里](https://bj.bcebos.com/paddlex/datasets/insect_det.tar.gz)，下载昆虫检测数据集。
在PaddleX中，使用`paddlex.cv.datasets.VOCDetection`([API说明](./apis/datasets.html#vocdetection))加载目标检测VOC数据集。
## 目标检测和实例分割COCO
目标检测和实例分割COCO数据集包含图像文件夹及图像标注信息文件。
参考数据文件结构如下：
```
./dataset/ # 数据集根目录
|--JPEGImages # 图像目录
| |--xxx1.jpg
| |--...
| └--...
|
|--train.json # 训练相关信息文件
|
└--val.json # 验证相关信息文件
```
其中，相应的文件名可根据需要自行定义。
`train.json`和`val.json`存储与标注信息、图像文件相关的信息。如下所示：
```
{
"annotations": [
{
"iscrowd": 0,
"category_id": 1,
"id": 1,
"area": 33672.0,
"image_id": 1,
"bbox": [232, 32, 138, 244],
"segmentation": [[32, 168, 365, 117, ...]]
},
...
],
"images": [
{
"file_name": "xxx1.jpg",
"height": 512,
"id": 267,
"width": 612
},
...
]
"categories": [
{
"name": "labelA",
"id": 1,
"supercategory": "component"
}
]
}
```
其中，每个字段的含义如下所示：
| 域名 | 字段名 | 含义 | 数据类型 | 备注 |
|:-----|:--------|:------------|------|:-----|
| annotations | id | 标注信息id | int | 从1开始 |
| annotations | iscrowd | 标注框是否为一组对象 | int | 只有0、1两种取值 |
| annotations | category_id | 标注框类别id | int | |
| annotations | area | 标注框的面积 | float | |
| annotations | image_id | 当前标注信息所在图像的id | int | |
| annotations | bbox | 标注框坐标 | list | 长度为4，分别代表x,y,w,h |
| annotations | segmentation | 标注区域坐标 | list | list中有至少1个list，每个list由每个小区域坐标点的横纵坐标(x,y)组成 |
| images | id | 图像id | int | 从1开始 |
| images | file_name | 图像文件名 | str | |
| images | height | 图像高度 | int | |
| images | width | 图像宽度 | int | |
| categories | id | 类别id | int | 从1开始 |
| categories | name | 类别标签名 | str | |
| categories | supercategory | 类别父类的标签名 | str | |
[点击这里](https://bj.bcebos.com/paddlex/datasets/garbage_ins_det.tar.gz)，下载垃圾实例分割数据集。
在PaddleX中，使用`paddlex.cv.datasets.COCODetection`([API说明](./apis/datasets.html#cocodetection))加载COCO格式数据集。
## 语义分割数据
语义分割数据集包含原图、标注图及相应的文件列表文件。
参考数据文件结构如下：
```
./dataset/ # 数据集根目录
|--images # 原图目录
| |--xxx1.png
| |--...
| └--...
|
|--annotations # 标注图目录
| |--xxx1.png
| |--...
| └--...
|
|--train_list.txt # 训练文件列表文件
|
|--val_list.txt # 验证文件列表文件
|
└--labels.txt # 标签列表
```
其中，相应的文件名可根据需要自行定义。
`train_list.txt`和`val_list.txt`文本以空格为分割符分为两列，第一列为图像文件相对于dataset的相对路径，第二列为标注图像文件相对于dataset的相对路径。如下所示：
```
images/xxx1.png annotations/xxx1.png
images/xxx2.png annotations/xxx2.png
...
```
`labels.txt`: 每一行为一个单独的类别，相应的行号即为类别对应的id（行号从0开始)，如下所示：
```
background
labelA
labelB
...
```
标注图像为单通道图像，像素值即为对应的类别,像素标注类别需要从0开始递增（一般第一个类别为`background`），
例如0，1，2，3表示有4种类别，标注类别最多为256类。其中可以指定特定的像素值用于表示该值的像素不参与训练和评估（默认为255）。
[点击这里](https://bj.bcebos.com/paddlex/datasets/optic_disc_seg.tar.gz)，下载视盘语义分割数据集。
在PaddleX中，使用`paddlex.cv.datasets.SegReader`([API说明](./apis/datasets.html#segreader))加载语义分割数据集。
## 图像分类EasyDataCls
图像分类EasyDataCls数据集包含存放图像和json文件的文件夹、标签文件及图像列表文件。
参考数据文件结构如下：
```
./dataset/ # 数据集根目录
|--easydata # 存放图像和json文件的文件夹
| |--0001.jpg
| |--0001.json
| |--0002.jpg
| |--0002.json
| └--...
|
|--train_list.txt # 训练文件列表文件
|
|--val_list.txt # 验证文件列表文件
|
└--labels.txt # 标签列表文件
```
其中，图像文件名应与json文件名一一对应。
每个json文件存储于`labels`相关的信息。如下所示：
```
{"labels": [{"name": "labelA"}]}
```
其中，`name`字段代表对应图像的类别。
`train_list.txt`和`val_list.txt`文本以空格为分割符分为两列，第一列为图像文件相对于dataset的相对路径，第二列为json文件相对于dataset的相对路径。如下所示：
```
easydata/0001.jpg easydata/0001.json
easydata/0002.jpg easydata/0002.json
...
```
`labels.txt`: 每一行为一个单独的类别，相应的行号即为类别对应的id（行号从0开始)，如下所示：
```
labelA
labelB
...
```
[点击这里](https://ai.baidu.com/easydata/)，可以标注图像分类EasyDataCls数据集。
在PaddleX中，使用`paddlex.cv.datasets.EasyDataCls`([API说明](./apis/datasets.html#easydatacls))加载分类数据集。
## 目标检测和实例分割EasyDataDet
目标检测和实例分割EasyDataDet数据集包含存放图像和json文件的文件夹、标签文件及图像列表文件。
参考数据文件结构如下：
```
./dataset/ # 数据集根目录ß
|--easydata # 存放图像和json文件的文件夹
| |--0001.jpg
| |--0001.json
| |--0002.jpg
| |--0002.json
| └--...
|
|--train_list.txt # 训练文件列表文件
|
|--val_list.txt # 验证文件列表文件
|
└--labels.txt # 标签列表文件
```
其中，图像文件名应与json文件名一一对应。
每个json文件存储于`labels`相关的信息。如下所示：
```
"labels": [{"y1": 18, "x2": 883, "x1": 371, "y2": 404, "name": "labelA",
"mask": "kVfc0`0Zg0<F7J7I5L5K4L4L4L3N3L3N3L3N2N3M2N2N2N2N2N2N1O2N2O1N2N1O2O1N101N1O2O1N101N10001N101N10001N10001O0O10001O000O100000001O0000000000000000000000O1000001O00000O101O000O101O0O101O0O2O0O101O0O2O0O2N2O0O2O0O2N2O1N1O2N2N2O1N2N2N2N2N2N2M3N3M2M4M2M4M3L4L4L4K6K5J7H9E\\iY1"},
{"y1": 314, "x2": 666, "x1": 227, "y2": 676, "name": "labelB",
"mask": "mdQ8g0Tg0:G8I6K5J5L4L4L4L4M2M4M2M4M2N2N2N3L3N2N2N2N2O1N1O2N2N2O1N1O2N2O0O2O1N1O2O0O2O0O2O001N100O2O000O2O000O2O00000O2O000000001N100000000000000000000000000000000001O0O100000001O0O10001N10001O0O101N10001N101N101N101N101N2O0O2N2O0O2N2N2O0O2N2N2N2N2N2N2N2N2N3L3N2N3L3N3L4M2M4L4L5J5L5J7H8H;BUcd<"},
...]}
```
其中，list中的每个元素代表一个标注信息，标注信息中字段的含义如下所示：
| 字段名 | 含义 | 数据类型 | 备注 |
|:--------|:------------|------|:-----|
| x1 | 标注框左下角横坐标 | int | |
| y1 | 标注框左下角纵坐标 | int | |
| x2 | 标注框右上角横坐标 | int | |
| y2 | 标注框右上角纵坐标 | int | |
| name | 标注框中物体类标 | str | |
| mask | 分割区域布尔型numpy编码后的字符串 | str | 该字段可以不存在，当不存在时只能进行目标检测 |
`train_list.txt`和`val_list.txt`文本以空格为分割符分为两列，第一列为图像文件相对于dataset的相对路径，第二列为json文件相对于dataset的相对路径。如下所示：
```
easydata/0001.jpg easydata/0001.json
easydata/0002.jpg easydata/0002.json
...
```
`labels.txt`: 每一行为一个单独的类别，相应的行号即为类别对应的id（行号从0开始)，如下所示：
```
labelA
labelB
...
```
[点击这里](https://ai.baidu.com/easydata/)，可以标注图像分类EasyDataDet数据集。
在PaddleX中，使用`paddlex.cv.datasets.EasyDataDet`([API说明](./apis/datasets.html#easydatadet))加载分类数据集。
## 语义分割EasyDataSeg
语义分割EasyDataSeg数据集包含存放图像和json文件的文件夹、标签文件及图像列表文件。
参考数据文件结构如下：
```
./dataset/ # 数据集根目录ß
|--easydata # 存放图像和json文件的文件夹
| |--0001.jpg
| |--0001.json
| |--0002.jpg
| |--0002.json
| └--...
|
|--train_list.txt # 训练文件列表文件
|
|--val_list.txt # 验证文件列表文件
|
└--labels.txt # 标签列表文件
```
其中，图像文件名应与json文件名一一对应。
每个json文件存储于`labels`相关的信息。如下所示：
```
"labels": [{"y1": 18, "x2": 883, "x1": 371, "y2": 404, "name": "labelA",
"mask": "kVfc0`0Zg0<F7J7I5L5K4L4L4L3N3L3N3L3N2N3M2N2N2N2N2N2N1O2N2O1N2N1O2O1N101N1O2O1N101N10001N101N10001N10001O0O10001O000O100000001O0000000000000000000000O1000001O00000O101O000O101O0O101O0O2O0O101O0O2O0O2N2O0O2O0O2N2O1N1O2N2N2O1N2N2N2N2N2N2M3N3M2M4M2M4M3L4L4L4K6K5J7H9E\\iY1"},
{"y1": 314, "x2": 666, "x1": 227, "y2": 676, "name": "labelB",
"mask": "mdQ8g0Tg0:G8I6K5J5L4L4L4L4M2M4M2M4M2N2N2N3L3N2N2N2N2O1N1O2N2N2O1N1O2N2O0O2O1N1O2O0O2O0O2O001N100O2O000O2O000O2O00000O2O000000001N100000000000000000000000000000000001O0O100000001O0O10001N10001O0O101N10001N101N101N101N101N2O0O2N2O0O2N2N2O0O2N2N2N2N2N2N2N2N2N3L3N2N3L3N3L4M2M4L4L5J5L5J7H8H;BUcd<"},
...]}
```
其中，list中的每个元素代表一个标注信息，标注信息中字段的含义如下所示：
| 字段名 | 含义 | 数据类型 | 备注 |
|:--------|:------------|------|:-----|
| x1 | 标注框左下角横坐标 | int | |
| y1 | 标注框左下角纵坐标 | int | |
| x2 | 标注框右上角横坐标 | int | |
| y2 | 标注框右上角纵坐标 | int | |
| name | 标注框中物体类标 | str | |
| mask | 分割区域布尔型numpy编码后的字符串 | str | 该字段必须存在 |
`train_list.txt`和`val_list.txt`文本以空格为分割符分为两列，第一列为图像文件相对于dataset的相对路径，第二列为json文件相对于dataset的相对路径。如下所示：
```
easydata/0001.jpg easydata/0001.json
easydata/0002.jpg easydata/0002.json
...
```
`labels.txt`: 每一行为一个单独的类别，相应的行号即为类别对应的id（行号从0开始)，如下所示：
```
labelA
labelB
...
```
[点击这里](https://ai.baidu.com/easydata/)，可以标注图像分类EasyDataSeg数据集。
在PaddleX中，使用`paddlex.cv.datasets.EasyDataSeg`([API说明](./apis/datasets.html#easydataseg))加载分类数据集。
docs/appendix/how_to_convert_dataset.md 0 → 100644
浏览文件 @ dfface18
# 数据集转换
当前PaddleX GUI支持ImageNet格式的图像分类数据集、VOC格式的目标检测数据集、COCO格式的实例分割数据集、Seg格式的语义分割的数据集，当使用LabelMe、EasyData、标注精灵这3个工具标注数据时，PaddleX提供了相应接口可将数据转换成与PaddleX GUI想适配的数据集，使用方式如下所示：
```python
import paddlex as pdx
# 该接口实现LabelMe数据集到VOC数据集的转换。
# image_dir为图像文件存放的路径。
# json_dir为与每张图像对应的json文件的存放路径。
# dataset_save_dir为转换后数据集存放路径。
pdx.tools.labelme2voc(image_dir='labelme_imgs',
json_dir='labelme_jsons',
dataset_save_dir='voc_dataset')
```
可替换labelme2voc实现不同数据集间的转换，目前提供的转换接口如下：
| 接口 | 转换关系 |
| :-------- | :------- |
| labelme2voc | LabelMe数据集转换为VOC数据集 |
| labelme2coco | LabelMe数据集转换为COCO数据集 |
| labelme2seg | LabelMe数据集转换为Seg数据集 |
| easydata2imagenet | EasyData数据集转换为ImageNet数据集 |
| easydata2voc | EasyData数据集转换为VOC数据集 |
| easydata2coco | EasyData数据集转换为COCO数据集 |
| easydata2seg | EasyData数据集转换为Seg数据集 |
| jingling2seg | 标注精灵数据集转换为Seg数据集 |
\ No newline at end of file
docs/appendix/index.rst
浏览文件 @ dfface18
......@@ -8,6 +8,9 @@
model_zoo.md
metrics.md
how_to_convert_dataset.md
datasets.md
* PaddleX版本: v0.1.7
* 项目官网: http://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddlex
......
docs/datasets.md
浏览文件 @ dfface18
......@@ -41,8 +41,8 @@ labelA
labelB
...
```
[点击这里](https://bj.bcebos.com/paddlex/datasets/vegetables_cls.tar.gz)，下载蔬菜分类分类数据集
在PaddleX中，使用`paddlex.cv.datasets.ImageNet`([API说明](./apis/datasets.html#imagenet))加载分类数据集
[点击这里](https://bj.bcebos.com/paddlex/datasets/vegetables_cls.tar.gz)，下载蔬菜分类分类数据集。
在PaddleX中，使用`paddlex.cv.datasets.ImageNet`([API说明](./apis/datasets.html#imagenet))加载分类数据集。
## 目标检测VOC
目标检测VOC数据集包含图像文件夹、标注信息文件夹、标签文件及图像列表文件。
......@@ -81,8 +81,8 @@ labelA
labelB
...
```
[点击这里](https://bj.bcebos.com/paddlex/datasets/insect_det.tar.gz)，下载昆虫检测数据集
在PaddleX中，使用`paddlex.cv.datasets.VOCDetection`([API说明](./apis/datasets.html#vocdetection))加载目标检测VOC数据集
[点击这里](https://bj.bcebos.com/paddlex/datasets/insect_det.tar.gz)，下载昆虫检测数据集。
在PaddleX中，使用`paddlex.cv.datasets.VOCDetection`([API说明](./apis/datasets.html#vocdetection))加载目标检测VOC数据集。
## 目标检测和实例分割COCO
目标检测和实例分割COCO数据集包含图像文件夹及图像标注信息文件。
......@@ -135,7 +135,7 @@ labelB
]
}
```
每个字段的含义如下所示：
其中，每个字段的含义如下所示：
| 域名 | 字段名 | 含义 | 数据类型 | 备注 |
|:-----|:--------|:------------|------|:-----|
......@@ -155,8 +155,8 @@ labelB
| categories | supercategory | 类别父类的标签名 | str | |
[点击这里](https://bj.bcebos.com/paddlex/datasets/garbage_ins_det.tar.gz)，下载垃圾实例分割数据集
在PaddleX中，使用`paddlex.cv.datasets.COCODetection`([API说明](./apis/datasets.html#cocodetection))加载COCO格式数据集
[点击这里](https://bj.bcebos.com/paddlex/datasets/garbage_ins_det.tar.gz)，下载垃圾实例分割数据集。
在PaddleX中，使用`paddlex.cv.datasets.COCODetection`([API说明](./apis/datasets.html#cocodetection))加载COCO格式数据集。
## 语义分割数据
语义分割数据集包含原图、标注图及相应的文件列表文件。
......@@ -191,14 +191,177 @@ images/xxx2.png annotations/xxx2.png
`labels.txt`: 每一行为一个单独的类别，相应的行号即为类别对应的id（行号从0开始)，如下所示：
```
background
labelA
labelB
...
```
标注图像为单通道图像，像素值即为对应的类别,像素标注类别需要从0开始递增，
标注图像为单通道图像，像素值即为对应的类别,像素标注类别需要从0开始递增（一般第一个类别为`background`），
例如0，1，2，3表示有4种类别，标注类别最多为256类。其中可以指定特定的像素值用于表示该值的像素不参与训练和评估（默认为255）。
[点击这里](https://bj.bcebos.com/paddlex/datasets/optic_disc_seg.tar.gz)，下载视盘语义分割数据集
在PaddleX中，使用`paddlex.cv.datasets.SegReader`([API说明](./apis/datasets.html#segreader))加载语义分割数据集
[点击这里](https://bj.bcebos.com/paddlex/datasets/optic_disc_seg.tar.gz)，下载视盘语义分割数据集。
在PaddleX中，使用`paddlex.cv.datasets.SegReader`([API说明](./apis/datasets.html#segreader))加载语义分割数据集。
## 图像分类EasyDataCls
图像分类EasyDataCls数据集包含存放图像和json文件的文件夹、标签文件及图像列表文件。
参考数据文件结构如下：
```
./dataset/ # 数据集根目录
|--easydata # 存放图像和json文件的文件夹
| |--0001.jpg
| |--0001.json
| |--0002.jpg
| |--0002.json
| └--...
|
|--train_list.txt # 训练文件列表文件
|
|--val_list.txt # 验证文件列表文件
|
└--labels.txt # 标签列表文件
```
其中，图像文件名应与json文件名一一对应。
每个json文件存储于`labels`相关的信息。如下所示：
```
{"labels": [{"name": "labelA"}]}
```
其中，`name`字段代表对应图像的类别。
`train_list.txt`和`val_list.txt`文本以空格为分割符分为两列，第一列为图像文件相对于dataset的相对路径，第二列为json文件相对于dataset的相对路径。如下所示：
```
easydata/0001.jpg easydata/0001.json
easydata/0002.jpg easydata/0002.json
...
```
`labels.txt`: 每一行为一个单独的类别，相应的行号即为类别对应的id（行号从0开始)，如下所示：
```
labelA
labelB
...
```
[点击这里](https://ai.baidu.com/easydata/)，可以标注图像分类EasyDataCls数据集。
在PaddleX中，使用`paddlex.cv.datasets.EasyDataCls`([API说明](./apis/datasets.html#easydatacls))加载分类数据集。
## 目标检测和实例分割EasyDataDet
目标检测和实例分割EasyDataDet数据集包含存放图像和json文件的文件夹、标签文件及图像列表文件。
参考数据文件结构如下：
```
./dataset/ # 数据集根目录ß
|--easydata # 存放图像和json文件的文件夹
| |--0001.jpg
| |--0001.json
| |--0002.jpg
| |--0002.json
| └--...
|
|--train_list.txt # 训练文件列表文件
|
|--val_list.txt # 验证文件列表文件
|
└--labels.txt # 标签列表文件
```
其中，图像文件名应与json文件名一一对应。
每个json文件存储于`labels`相关的信息。如下所示：
```
"labels": [{"y1": 18, "x2": 883, "x1": 371, "y2": 404, "name": "labelA",
"mask": "kVfc0`0Zg0<F7J7I5L5K4L4L4L3N3L3N3L3N2N3M2N2N2N2N2N2N1O2N2O1N2N1O2O1N101N1O2O1N101N10001N101N10001N10001O0O10001O000O100000001O0000000000000000000000O1000001O00000O101O000O101O0O101O0O2O0O101O0O2O0O2N2O0O2O0O2N2O1N1O2N2N2O1N2N2N2N2N2N2M3N3M2M4M2M4M3L4L4L4K6K5J7H9E\\iY1"},
{"y1": 314, "x2": 666, "x1": 227, "y2": 676, "name": "labelB",
"mask": "mdQ8g0Tg0:G8I6K5J5L4L4L4L4M2M4M2M4M2N2N2N3L3N2N2N2N2O1N1O2N2N2O1N1O2N2O0O2O1N1O2O0O2O0O2O001N100O2O000O2O000O2O00000O2O000000001N100000000000000000000000000000000001O0O100000001O0O10001N10001O0O101N10001N101N101N101N101N2O0O2N2O0O2N2N2O0O2N2N2N2N2N2N2N2N2N3L3N2N3L3N3L4M2M4L4L5J5L5J7H8H;BUcd<"},
...]}
```
其中，list中的每个元素代表一个标注信息，标注信息中字段的含义如下所示：
| 字段名 | 含义 | 数据类型 | 备注 |
|:--------|:------------|------|:-----|
| x1 | 标注框左下角横坐标 | int | |
| y1 | 标注框左下角纵坐标 | int | |
| x2 | 标注框右上角横坐标 | int | |
| y2 | 标注框右上角纵坐标 | int | |
| name | 标注框中物体类标 | str | |
| mask | 分割区域布尔型numpy编码后的字符串 | str | 该字段可以不存在，当不存在时只能进行目标检测 |
`train_list.txt`和`val_list.txt`文本以空格为分割符分为两列，第一列为图像文件相对于dataset的相对路径，第二列为json文件相对于dataset的相对路径。如下所示：
```
easydata/0001.jpg easydata/0001.json
easydata/0002.jpg easydata/0002.json
...
```
`labels.txt`: 每一行为一个单独的类别，相应的行号即为类别对应的id（行号从0开始)，如下所示：
```
labelA
labelB
...
```
[点击这里](https://ai.baidu.com/easydata/)，可以标注图像分类EasyDataDet数据集。
在PaddleX中，使用`paddlex.cv.datasets.EasyDataDet`([API说明](./apis/datasets.html#easydatadet))加载分类数据集。
## 语义分割EasyDataSeg
语义分割EasyDataSeg数据集包含存放图像和json文件的文件夹、标签文件及图像列表文件。
参考数据文件结构如下：
```
./dataset/ # 数据集根目录ß
|--easydata # 存放图像和json文件的文件夹
| |--0001.jpg
| |--0001.json
| |--0002.jpg
| |--0002.json
| └--...
|
|--train_list.txt # 训练文件列表文件
|
|--val_list.txt # 验证文件列表文件
|
└--labels.txt # 标签列表文件
```
其中，图像文件名应与json文件名一一对应。
每个json文件存储于`labels`相关的信息。如下所示：
```
"labels": [{"y1": 18, "x2": 883, "x1": 371, "y2": 404, "name": "labelA",
"mask": "kVfc0`0Zg0<F7J7I5L5K4L4L4L3N3L3N3L3N2N3M2N2N2N2N2N2N1O2N2O1N2N1O2O1N101N1O2O1N101N10001N101N10001N10001O0O10001O000O100000001O0000000000000000000000O1000001O00000O101O000O101O0O101O0O2O0O101O0O2O0O2N2O0O2O0O2N2O1N1O2N2N2O1N2N2N2N2N2N2M3N3M2M4M2M4M3L4L4L4K6K5J7H9E\\iY1"},
{"y1": 314, "x2": 666, "x1": 227, "y2": 676, "name": "labelB",
"mask": "mdQ8g0Tg0:G8I6K5J5L4L4L4L4M2M4M2M4M2N2N2N3L3N2N2N2N2O1N1O2N2N2O1N1O2N2O0O2O1N1O2O0O2O0O2O001N100O2O000O2O000O2O00000O2O000000001N100000000000000000000000000000000001O0O100000001O0O10001N10001O0O101N10001N101N101N101N101N2O0O2N2O0O2N2N2O0O2N2N2N2N2N2N2N2N2N3L3N2N3L3N3L4M2M4L4L5J5L5J7H8H;BUcd<"},
...]}
```
其中，list中的每个元素代表一个标注信息，标注信息中字段的含义如下所示：
| 字段名 | 含义 | 数据类型 | 备注 |
|:--------|:------------|------|:-----|
| x1 | 标注框左下角横坐标 | int | |
| y1 | 标注框左下角纵坐标 | int | |
| x2 | 标注框右上角横坐标 | int | |
| y2 | 标注框右上角纵坐标 | int | |
| name | 标注框中物体类标 | str | |
| mask | 分割区域布尔型numpy编码后的字符串 | str | 该字段必须存在 |
`train_list.txt`和`val_list.txt`文本以空格为分割符分为两列，第一列为图像文件相对于dataset的相对路径，第二列为json文件相对于dataset的相对路径。如下所示：
```
easydata/0001.jpg easydata/0001.json
easydata/0002.jpg easydata/0002.json
...
```
`labels.txt`: 每一行为一个单独的类别，相应的行号即为类别对应的id（行号从0开始)，如下所示：
```
labelA
labelB
...
```
[点击这里](https://ai.baidu.com/easydata/)，可以标注图像分类EasyDataSeg数据集。
在PaddleX中，使用`paddlex.cv.datasets.EasyDataSeg`([API说明](./apis/datasets.html#easydataseg))加载分类数据集。
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