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Urban100 数据集 超分领域常用验证集,由韩国SNU大学提出。
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使用方法
""" 用法示例 """
# 填写数据集的上级目录
root = r'E:\MindsporeVision\dataset\Urban100'
# 实例化,注意图片为HWC、BGR格式,所以训练时候要转化为CHW、RGB格式
dataset = Urban100(root, is_training=True, scale=2)
# 设置一些参数,如shuffle、num_parallel_workers等等
dataset = ds.GeneratorDataset(dataset,
column_names=["image", "label"],
num_parallel_workers=1,
num_samples=None,
shuffle=False)
# 做一些数据增强,如果不需要增强可以把这段代码注释掉
# 首先把数据集设置为uint8,因为map只支持uint8
dataset = dataset.map(operations=ctrans.TypeCast(mstype.uint8), input_columns="image")
dataset = dataset.map(operations=ctrans.TypeCast(mstype.uint8), input_columns="label")
# # 此处填写所需要的数据增强算子
# transform = [cvision.Resize(448),
# cvision.RandomCrop(448)]
# dataset = dataset.map(operations=transform, input_columns="image")
# dataset = dataset.map(operations=transform, input_columns="label")
# 显示5张图片
for index, data in enumerate(dataset.create_dict_iterator(output_numpy=True)):
if index >= 5:
break
print(data["image"].shape, data["label"].shape)
plt.subplot(2, 5, index + 1)
plt.imshow(data["image"].squeeze())
plt.title("data")
plt.subplot(2, 5, index + 1 + 5)
plt.imshow(data["label"].squeeze())
plt.title("label")
plt.show()
- 数据集目录结构(如果目录结构和下面不一样,脚本将无法正确运行)
Urban100/
image_SRF_2/
img_001_SRF_2_HR.png
img_001_SRF_2_LR.png
img_002_SRF_2_HR.png
img_002_SRF_2_LR.png
...
image_SRF_4/
img_001_SRF_4_HR.png
img_001_SRF_4_LR.png
img_002_SRF_4_HR.png
img_002_SRF_4_LR.png
...
- 关于该数据集的详细信息,请参考:https://cv.snu.ac.kr/research/EDSR/benchmark.tar