Refactor docs of basedataset (#175)

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docs/zh_cn/tutorials/basedataset.md

@@ -6,25 +6,25 @@
 
 因此 **MMEngine** 实现了一个数据集基类（BaseDataset）并定义了一些基本接口，且基于这套接口实现了一些数据集包装（DatasetWrapper）。OpenMMLab 算法库中的大部分数据集都会满足这套数据集基类定义的接口，并使用统一的数据集包装。
 
-数据集基类的基本功能是加载数据集信息，这里我们将数据集信息分成两类，一种是元信息 (meta information)，代表数据集自身相关的信息，有时需要被模型或其他外部组件获取，比如在图像分类任务中，数据集的元信息一般包含类别信息 `classes`，因为分类模型 `model` 一般需要记录数据集的类别信息；另一种为数据信息 (data information)，在数据信息中，定义了具体样本的文件路径、对应标签等的信息。除此之外，数据集基类的另一个功能为将数据送入数据流水线（data pipeline）中，进行数据预处理。
+数据集基类的基本功能是加载数据集信息，这里我们将数据集信息分成两类，一种是元信息 (meta information)，代表数据集自身相关的信息，有时需要被模型或其他外部组件获取，比如在图像分类任务中，数据集的元信息一般包含类别信息 `classes`，因为分类模型 `model` 一般需要记录数据集的类别信息；另一种为数据信息 (data information)，在数据信息中，定义了具体样本的文件路径、对应标签等的信息。除此之外，数据集基类的另一个功能为不断地将数据送入数据流水线（data pipeline）中，进行数据预处理。
 
 ### 数据标注文件规范
 
-为了统一不同任务的数据集接口，便于多任务的算法模型训练，OpenMMLab 制定了 **OpenMMLab 2.0 数据集格式规范**， 数据集标注文件需符合该规范，数据集基类基于该规范去读取与解析数据标注文件。如果用户提供的数据标注文件不符合规定格式，用户应该将其转化为规定格式才能使用 OpenMMLab 的算法库基于该数据标注文件进行算法训练和测试。
+为了统一不同任务的数据集接口，便于多任务的算法模型训练，OpenMMLab 制定了 **OpenMMLab 2.0 数据集格式规范**， 数据集标注文件需符合该规范，数据集基类基于该规范去读取与解析数据标注文件。如果用户提供的数据标注文件不符合规定格式，用户可以选择将其转化为规定格式，并使用 OpenMMLab 的算法库基于该数据标注文件进行算法训练和测试。
 
-OpenMMLab 2.0 数据集格式规范规定，标注文件必须为 `json` 或 `yaml`，`yml` 或 `pickle`，`pkl` 格式；标注文件中存储的字典必须包含 `metadata` 和 `data_infos` 两个字段。其中 `metadata` 是一个字典，里面包含数据集的元信息；`data_infos` 是一个列表，列表中每个元素是一个字典，该字典定义了一个原始数据（raw data），每个原始数据包含一个或若干个训练/测试样本。
+OpenMMLab 2.0 数据集格式规范规定，标注文件必须为 `json` 或 `yaml`，`yml` 或 `pickle`，`pkl` 格式；标注文件中存储的字典必须包含 `metainfo` 和 `data_list` 两个字段。其中 `metainfo` 是一个字典，里面包含数据集的元信息；`data_list` 是一个列表，列表中每个元素是一个字典，该字典定义了一个原始数据（raw data），每个原始数据包含一个或若干个训练/测试样本。
 
 以下是一个 JSON 标注文件的例子（该例子中每个原始数据只包含一个训练/测试样本）:
 
 ```json
 
 {
-    'metadata':
+    'metainfo':
         {
             'classes': ('cat', 'dog'),
             ...
         },
-    'data_infos':
+    'data_list':
         [
             {
                 'img_path': "xxx/xxx_0.jpg",
@@ -55,45 +55,59 @@ data
 
 ### 数据集基类的初始化流程
 
-数据集基类的初始化流程如下：
+数据集基类的初始化流程如下图所示：
 
-1. 获取数据集的元信息，元信息有三种来源，优先级从高到低为：
+![image](https://user-images.githubusercontent.com/26813582/164611564-af44e3f2-a50f-4ef1-a6db-eddd840e2f40.png)
 
-- `__init__()` 方法中用户传入的 `meta` 字典；改动频率最高，因为用户可以在实例化数据集时，传入该参数；
+1. `load metainfo`：获取数据集的元信息，元信息有三种来源，优先级从高到低为：
 
-- 类属性 `BaseDataset.META` 字典；改动频率中等，因为用户可以改动自定义数据集类中的类属性 `BaseDataset.META`；
+- `__init__()` 方法中用户传入的 `metainfo` 字典；改动频率最高，因为用户可以在实例化数据集时，传入该参数；
 
-- 标注文件中包含的 `metadata` 字典；改动频率最低，因为标注文件一般不做改动。
+- 类属性 `BaseDataset.METAINFO` 字典；改动频率中等，因为用户可以改动自定义数据集类中的类属性 `BaseDataset.METAINFO`；
+
+- 标注文件中包含的 `metainfo` 字典；改动频率最低，因为标注文件一般不做改动。
 
     如果三种来源中有相同的字段，优先级最高的来源决定该字段的值；
 
-2. 构建数据流水线（data pipeline），用于数据预处理与数据准备；
+2. `join path`：处理数据与标注文件的路径；
+
+3. `build pipeline`：构建数据流水线（data pipeline），用于数据预处理与数据准备；
 
-3. 读取与解析满足 OpenMMLab 2.0 数据集格式规范的标注文件，该步骤中会有 `parse_annotations()` 方法，该方法负责解析标注文件里的每个原始数据；
+4. `full init`：完全初始化数据集类，该步骤主要包含以下操作：
 
-4. 过滤无用数据，比如不包含标注的样本等；
+- `load data list`：读取与解析满足 OpenMMLab 2.0 数据集格式规范的标注文件，该步骤中会调用 `parse_data_info()` 方法，该方法负责解析标注文件里的每个原始数据；
 
-5. 采样数据，比如只取前 10 个样本参与训练/测试；
+- `filter data` (可选)：根据 `filter_cfg` 过滤无用数据，比如不包含标注的样本等；默认不做过滤操作，下游子类可以按自身所需对其进行重写；
 
-6. 序列化全部样本，以达到节省内存的效果，详情请参考[节省内存](#节省内存)。
+- `get subset` (可选)：根据给定的索引或整数值采样数据，比如只取前 10 个样本参与训练/测试；默认不采样数据，即使用全部数据样本；
 
-数据集基类中包含的 `parse_annotations()` 方法用于将标注文件里的一个原始数据处理成一个或若干个训练/测试样本的方法。因此对于自定义数据集类，用户需要实现 `parse_annotations()` 方法。
+- `serialize data` (可选)：序列化全部样本，以达到节省内存的效果，详情请参考[节省内存](#节省内存)；默认操作为序列化全部样本。
+
+数据集基类中包含的 `parse_data_info()` 方法用于将标注文件里的一个原始数据处理成一个或若干个训练/测试样本的方法。因此对于自定义数据集类，用户需要实现 `parse_data_info()` 方法。
 
 ### 数据集基类提供的接口
 
 与 `torch.utils.data.Dataset` 类似，数据集初始化后，支持 `__getitem__` 方法，用来索引数据，以及 `__len__` 操作获取数据集大小，除此之外，OpenMMLab 的数据集基类主要提供了以下接口来访问具体信息：
 
-- `meta` 返回元信息，返回值为字典
+- `metainfo`：返回元信息，返回值为字典
+
+- `get_data_info(idx)`：返回指定 `idx` 的样本全量信息，返回值为字典
 
-- `get_data_info(idx)` 返回指定 `idx` 的样本全量信息，返回值为字典
+- `__getitem__(idx)`：返回指定 `idx` 的样本经过 pipeline 之后的结果（也就是送入模型的数据），返回值为字典
 
-- `__getitem__(idx)` ：返回指定 `idx` 的样本经过 pipeline 之后的结果（也就是送入模型的数据），返回值为字典
+- `__len__()`：返回数据集长度，返回值为整数型
 
-- `__len__()` 返回数据集长度，返回值为整数型
+- `get_subset_(indices)`：根据 `indices` 以 inplace 的方式**修改原数据集类**。如果 `indices` 为 `int`，则原数据集类只包含前若干个数据样本；如果 `indices` 为 `Sequence[int]`，则原数据集类包含根据 `Sequence[int]` 指定的数据样本。
+
+- `get_subset(indices)`：根据 `indices` 以**非** inplace 的方式**返回子数据集类**，即重新复制一份子数据集。如果 `indices` 为 `int`，则返回的子数据集类只包含前若干个数据样本；如果 `indices` 为 `Sequence[int]`，则返回的子数据集类包含根据 `Sequence[int]` 指定的数据样本。
 
 ## 使用数据集基类自定义数据集类
 
-在了解了数据集基类的初始化流程与提供的接口之后，就可以基于数据集基类自定义数据集类，如上所述，对于满足 OpenMMLab 2.0 数据集格式规范的标注文件，用户可以重载 `parse_annotations()`来加载标签。以下是一个使用数据集基类来实现某一具体数据集的例子。
+在了解了数据集基类的初始化流程与提供的接口之后，就可以基于数据集基类自定义数据集类。
+
+### 对于满足 OpenMMLab 2.0 数据集格式规范的标注文件
+
+如上所述，对于满足 OpenMMLab 2.0 数据集格式规范的标注文件，用户可以重载 `parse_data_info()` 来加载标签。以下是一个使用数据集基类来实现某一具体数据集的例子。
 
 ```python
 import os.path as osp
@@ -103,13 +117,13 @@ from mmengine.data import BaseDataset
 
 class ToyDataset(BaseDataset):
 
-    # 以上面标注文件为例，在这里 raw_data_info 代表 `data_infos` 对应列表里的某个字典：
+    # 以上面标注文件为例，在这里 raw_data_info 代表 `data_list` 对应列表里的某个字典：
     # {
     #    'img_path': "xxx/xxx_0.jpg",
     #    'img_label': 0,
     #    ...
     # }
-    def parse_annotations(self, raw_data_info):
+    def parse_data_info(self, raw_data_info):
         data_info = raw_data_info
         img_prefix = self.data_prefix.get('img', None)
         if img_prefix is not None:
@@ -119,7 +133,7 @@ class ToyDataset(BaseDataset):
 
 ```
 
-### 使用自定义数据集类
+#### 使用自定义数据集类
 
 在定义了数据集类后，就可以通过如下配置实例化 `ToyDataset`：
 
@@ -155,13 +169,23 @@ len(toy_dataset)
 
 toy_dataset[0]
 # dict(img=xxx, label=0)
+
+# `get_subset` 接口不对原数据集类做修改，即完全复制一份新的
+sub_toy_dataset = toy_dataset.get_subset(1)
+len(toy_dataset), len(sub_toy_dataset)
+# 2, 1
+
+# `get_subset_` 接口会对原数据集类做修改，即 inplace 的方式
+toy_dataset.get_subset_(1)
+len(toy_dataset)
+# 1
 ```
 
 经过以上步骤，可以了解基于数据集基类如何自定义新的数据集类，以及如何使用自定义数据集类。
 
-### 自定义视频的数据集类
+#### 自定义视频的数据集类
 
-在上面的例子中，标注文件的每个原始数据只包含一个训练/测试样本（通常是图像领域）。如果每个原始数据包含若干个训练/测试样本（通常是视频领域），则只需保证 `parse_annotations()` 的返回值为 `list[dict]` 即可：
+在上面的例子中，标注文件的每个原始数据只包含一个训练/测试样本（通常是图像领域）。如果每个原始数据包含若干个训练/测试样本（通常是视频领域），则只需保证 `parse_data_info()` 的返回值为 `list[dict]` 即可：
 
 ```python
 from mmengine.data import BaseDataset
@@ -170,8 +194,8 @@ from mmengine.data import BaseDataset
 class ToyVideoDataset(BaseDataset):
 
     # raw_data_info 仍为一个字典，但它包含了多个样本
-    def parse_annotations(self, raw_data_info):
-        data_infos = []
+    def parse_data_info(self, raw_data_info):
+        data_list = []
 
         ...
 
@@ -181,14 +205,22 @@ class ToyVideoDataset(BaseDataset):
 
             ...
 
-            data_infos.append(data_info)
+            data_list.append(data_info)
 
-        return data_infos
+        return data_list
 
 ```
 
 `ToyVideoDataset` 使用方法与 `ToyDataset` 类似，在此不做赘述。
 
+### 对于不满足 OpenMMLab 2.0 数据集格式规范的标注文件
+
+对于不满足 OpenMMLab 2.0 数据集格式规范的标注文件，有两种方式来使用数据集基类：
+
+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。
+
 ## 数据集基类的其它特性
 
 数据集基类还包含以下特性：
@@ -213,9 +245,9 @@ toy_dataset = ToyDataset(
     lazy_init=True)
 ```
 
-当 `lazy_init=True` 时，`ToyDataset` 的初始化方法只执行了[数据集基类的初始化流程](#数据集基类的初始化流程)中的 1、2 步骤，此时 `toy_dataset` 并未被完全初始化，因为 `toy_dataset` 并不会读取与解析标注文件，只会设置数据集类的元信息（`meta`）。
+当 `lazy_init=True` 时，`ToyDataset` 的初始化方法只执行了[数据集基类的初始化流程](#数据集基类的初始化流程)中的 1、2、3 步骤，此时 `toy_dataset` 并未被完全初始化，因为 `toy_dataset` 并不会读取与解析标注文件，只会设置数据集类的元信息（`metainfo`）。
 
-自然的，如果之后需要访问具体的数据信息，可以手动调用 `toy_dataset.full_init()` 接口来执行完整的初始化过程，在这个过程中数据标注文件将被读取与解析。调用 `get_data_info(idx)`, `__len__()`, `__getitem__()` 接口也会自动地调用 `full_init()` 接口来执行完整的初始化过程（仅在第一次调用时，之后调用不会重复地调用 `full_init()` 接口）：
+自然的，如果之后需要访问具体的数据信息，可以手动调用 `toy_dataset.full_init()` 接口来执行完整的初始化过程，在这个过程中数据标注文件将被读取与解析。调用 `get_data_info(idx)`, `__len__()`, `__getitem__(idx)`，`get_subset_(indices)`， `get_subset(indices)` 接口也会自动地调用 `full_init()` 接口来执行完整的初始化过程（仅在第一次调用时，之后调用不会重复地调用 `full_init()` 接口）：
 
 ```python
 # 完整初始化
@@ -234,9 +266,9 @@ toy_dataset[0] # dict(img=xxx, label=0)
 
 ### 节省内存
 
-在具体的读取数据过程中，数据加载器（dataloader）通常会起多个 worker 来预取数据，多个 worker 都拥有完整的数据集类备份，因此内存中会存在多份相同的 `data_infos`，为了节省这部分内存消耗，数据集基类可以提前将 `data_infos` 序列化存入内存中，使得多个 worker 可以共享同一份 `data_infos`，以达到节省内存的目的。
+在具体的读取数据过程中，数据加载器（dataloader）通常会起多个 worker 来预取数据，多个 worker 都拥有完整的数据集类备份，因此内存中会存在多份相同的 `data_list`，为了节省这部分内存消耗，数据集基类可以提前将 `data_list` 序列化存入内存中，使得多个 worker 可以共享同一份 `data_list`，以达到节省内存的目的。
 
-数据集基类默认是将 `data_infos` 序列化存入内存，也可以通过 `serialize_data` 变量（默认为 `True`）来控制是否提前将 `data_infos` 序列化存入内存中：
+数据集基类默认是将 `data_list` 序列化存入内存，也可以通过 `serialize_data` 变量（默认为 `True`）来控制是否提前将 `data_list` 序列化存入内存中：
 
 ```python
 pipeline = [
@@ -254,7 +286,7 @@ toy_dataset = ToyDataset(
     serialize_data=False)
 ```
 
-上面例子不会提前将 `data_infos` 序列化存入内存中，因此不建议在使用数据加载器开多个 worker 加载数据的情况下，使用这种方式实例化数据集类。
+上面例子不会提前将 `data_list` 序列化存入内存中，因此不建议在使用数据加载器开多个 worker 加载数据的情况下，使用这种方式实例化数据集类。
 
 ## 数据集基类包装
 
@@ -329,7 +361,7 @@ from mmengine.data import BaseDataset, ClassBalancedDataset
 
 class ToyDataset(BaseDataset):
 
-    def parse_annotations(self, raw_data_info):
+    def parse_data_info(self, raw_data_info):
         data_info = raw_data_info
         img_prefix = self.data_prefix.get('img', None)
         if img_prefix is not None:

mmengine/dataset/base_dataset.py

@@ -118,12 +118,12 @@ class BaseDataset(Dataset):
     .. code-block:: none
 
         {
-            "metadata":
+            "metainfo":
             {
               "dataset_type": "test_dataset",
               "task_name": "test_task"
             },
-            "data_infos":
+            "data_list":
             [
               {
                 "img_path": "test_img.jpg",
@@ -149,7 +149,7 @@ class BaseDataset(Dataset):
         }
 
     Args:
-        ann_file (str): Annotation file path.
+        ann_file (str): Annotation file path. Defaults to ''.
         metainfo (dict, optional): Meta information for dataset, such as class
             information. Defaults to None.
         data_root (str, optional): The root directory for ``data_prefix`` and
@@ -208,7 +208,7 @@ class BaseDataset(Dataset):
     _fully_initialized: bool = False
 
     def __init__(self,
-                 ann_file: str,
+                 ann_file: str = '',
                  metainfo: Optional[dict] = None,
                  data_root: Optional[str] = None,
                  data_prefix: dict = dict(img=None, ann=None),
@@ -232,7 +232,7 @@ class BaseDataset(Dataset):
         self.data_bytes: np.ndarray
 
         # Set meta information.
-        self._metainfo = self._get_meta_info(copy.deepcopy(metainfo))
+        self._metainfo = self._load_metainfo(copy.deepcopy(metainfo))
 
         # Join paths.
         if self.data_root is not None:
@@ -429,21 +429,21 @@ class BaseDataset(Dataset):
         if not isinstance(annotations, dict):
             raise TypeError(f'The annotations loaded from annotation file '
                             f'should be a dict, but got {type(annotations)}!')
-        if 'data_infos' not in annotations or 'metadata' not in annotations:
-            raise ValueError('Annotation must have data_infos and metadata '
+        if 'data_list' not in annotations or 'metainfo' not in annotations:
+            raise ValueError('Annotation must have data_list and metainfo '
                              'keys')
-        meta_data = annotations['metadata']
-        raw_data_infos = annotations['data_infos']
+        metainfo = annotations['metainfo']
+        raw_data_list = annotations['data_list']
 
         # Meta information load from annotation file will not influence the
         # existed meta information load from `BaseDataset.METAINFO` and
         # `metainfo` arguments defined in constructor.
-        for k, v in meta_data.items():
+        for k, v in metainfo.items():
             self._metainfo.setdefault(k, v)
 
         # load and parse data_infos.
         data_list = []
-        for raw_data_info in raw_data_infos:
+        for raw_data_info in raw_data_list:
             # parse raw data information to target format
             data_info = self.parse_data_info(raw_data_info)
             if isinstance(data_info, dict):
@@ -467,11 +467,11 @@ class BaseDataset(Dataset):
         return data_list
 
     @classmethod
-    def _get_meta_info(cls, in_metainfo: dict = None) -> dict:
+    def _load_metainfo(cls, metainfo: dict = None) -> dict:
         """Collect meta information from the dictionary of meta.
 
         Args:
-            in_metainfo (dict): Meta information dict. If ``in_metainfo``
+            metainfo (dict): Meta information dict. If ``metainfo``
                 contains existed filename, it will be parsed by
                 ``list_from_file``.
 
@@ -480,15 +480,15 @@ class BaseDataset(Dataset):
         """
         # `cls.METAINFO` will be overwritten by in_meta
         cls_metainfo = copy.deepcopy(cls.METAINFO)
-        if in_metainfo is None:
+        if metainfo is None:
             return cls_metainfo
-        if not isinstance(in_metainfo, dict):
+        if not isinstance(metainfo, dict):
             raise TypeError(
-                f'in_metainfo should be a dict, but got {type(in_metainfo)}')
+                f'metainfo should be a dict, but got {type(metainfo)}')
 
-        for k, v in in_metainfo.items():
+        for k, v in metainfo.items():
             if isinstance(v, str) and osp.isfile(v):
-                # if filename in in_metainfo, this key will be further parsed.
+                # if filename in metainfo, this key will be further parsed.
                 # nested filename will be ignored.
                 cls_metainfo[k] = list_from_file(v)
             else:

tests/data/annotations/dummy_annotation.json

 {
-    "metadata":
+    "metainfo":
     {
       "dataset_type": "test_dataset",
       "task_name": "test_task",
       "empty_list": []
     },
-    "data_infos":
+    "data_list":
     [
       {
         "img_path": "test_img.jpg",

tests/test_data/test_base_dataset.py

@@ -87,6 +87,11 @@ class TestBaseDataset:
                 data_root=osp.join(osp.dirname(__file__), '../data/'),
                 data_prefix=dict(img='imgs'),
                 ann_file='annotations/not_existed_annotation.json')
+        # Use the default value of ann_file, i.e., ''
+        with pytest.raises(FileNotFoundError):
+            self.dataset_type(
+                data_root=osp.join(osp.dirname(__file__), '../data/'),
+                data_prefix=dict(img='imgs'))
 
         # test the instantiation of self.base_dataset when the ann_file is
         # wrong