[Docs] Add docs for custom dataset wrapper (#222)

* add docs for custom dataset wrapper

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docs/zh_cn/tutorials/basedataset.md

@@ -219,7 +219,7 @@ class ToyVideoDataset(BaseDataset):
 
 1. 将不满足规范的标注文件转换成满足规范的标注文件，再通过上述方式使用数据集基类。
 
-2. 实现一个新的数据集类，继承自数据集基类，并且重载数据集基类的 `load_data_list(self, ann_file):` 函数，处理不满足规范的标注文件，并保证返回值为 `list[dict]`，其中每个 `dict` 代表一个数据样本。
+2. 实现一个新的数据集类，继承自数据集基类，并且重载数据集基类的 `load_data_list(self):` 函数，处理不满足规范的标注文件，并保证返回值为 `list[dict]`，其中每个 `dict` 代表一个数据样本。
 
 ## 数据集基类的其它特性
 
@@ -391,3 +391,92 @@ toy_dataset_repeat = ClassBalancedDataset(dataset=toy_dataset, oversample_thr=1e
 ```
 
 上述例子将数据集的 `train` 部分以 `oversample_thr=1e-3` 重新采样，具体地，对于数据集中出现频率低于 `1e-3` 的类别，会重复采样该类别对应的样本，否则不重复采样，具体采样策略请参考 `ClassBalancedDataset` API 文档。
+
+### 自定义数据集类包装
+
+由于数据集基类实现了懒加载的功能，因此在自定义数据集类包装时，需要遵循一些规则，下面以一个例子的方式来展示如何自定义数据集类包装：
+
+```python
+from mmengine.dataset import BaseDataset
+from mmengine.registry import DATASETS
+
+
+@DATASETS.register_module()
+class ExampleDatasetWrapper:
+
+    def __init__(self, dataset, lazy_init = False, ...):
+        # 构建原数据集（self.dataset）
+        if isinstance(dataset, dict):
+            self.dataset = DATASETS.build(dataset)
+        elif isinstance(dataset, BaseDataset):
+            self.dataset = dataset
+        else:
+            raise TypeError(
+                'elements in datasets sequence should be config or '
+                f'`BaseDataset` instance, but got {type(dataset)}')
+        # 记录原数据集的元信息
+        self._metainfo = self.dataset.metainfo
+
+        '''
+        1. 在这里实现一些代码，来记录用于包装数据集的一些超参。
+        '''
+
+        self._fully_initialized = False
+        if not lazy_init:
+            self.full_init()
+
+    def full_init(self):
+        if self._fully_initialized:
+            return
+
+        # 将原数据集完全初始化
+        self.dataset.full_init()
+
+        '''
+        2. 在这里实现一些代码，来包装原数据集。
+        '''
+
+        self._fully_initialized = True
+
+    @force_full_init
+    def _get_ori_dataset_idx(self, idx: int):
+
+        '''
+        3. 在这里实现一些代码，来将包装的索引 `idx` 映射到原数据集的索引 `ori_idx`。
+        '''
+        ori_idx = ...
+
+        return ori_idx
+
+    # 提供与 `self.dataset` 一样的对外接口。
+    @force_full_init
+    def get_data_info(self, idx):
+        sample_idx = self._get_ori_dataset_idx(idx)
+        return self.dataset.get_data_info(sample_idx)
+
+    # 提供与 `self.dataset` 一样的对外接口。
+    def __getitem__(self, idx):
+        if not self._fully_initialized:
+            warnings.warn('Please call `full_init` method manually to '
+                          'accelerate the speed.')
+            self.full_init()
+
+        sample_idx = self._get_ori_dataset_idx(idx)
+        return self.dataset[sample_idx]
+
+    # 提供与 `self.dataset` 一样的对外接口。
+    @force_full_init
+    def __len__(self):
+
+        '''
+        4. 在这里实现一些代码，来计算包装数据集之后的长度。
+        '''
+        len_wrapper = ...
+
+        return len_wrapper
+
+    # 提供与 `self.dataset` 一样的对外接口。
+    @property
+    def metainfo(self)
+        return copy.deepcopy(self._metainfo)
+```