请教使用自定义数据集测试的问题

[canglangzhige]

您好，非常感谢您的工作！

我使用voc数据集训练模型，想在自己的数据集上进行测试。我的数据集包含6个类别，请问我应该怎样操作呢？目前我是分了6个文件夹，每个文件夹包含一个类别。

期待您的回复。

[chunbolang]

您好，感谢对我们工作的关注。
修改数据读取部分即可。需要注意的地方有：

1. 图像-掩码对路径
2. 注释掉基类标注读取
3. 获得当前任务二值掩码

祝好，

[canglangzhige]

您好，感谢对我们工作的关注。 修改数据读取部分即可。需要注意的地方有：

1. 图像-掩码对路径

2. [注释](https://github.com/chunbolang/BAM/blob/main/util/dataset.py#L216)掉基类标注读取

3. 获得当前任务[二值掩码](https://github.com/chunbolang/BAM/blob/main/util/dataset.py#LL237C53-L237C53)

祝好，

谢谢您的耐心解答。

第3条，获得当前任务的二值掩码，需要注意的地方是指？

另，如果只是测试的话（6类）

1. 是否我只需要提供 self.sub_val_list = [1,2,3,4,5,6]，而不需要提供 self.sub_list，或者令二者一样即可。
2. 代码中
   fss_data_list_path = fss_list_root + 'data_list_{}.txt'.format(split) fss_sub_class_file_list_path = fss_list_root + 'sub_class_file_list_{}.txt'.format(split)
   分别指什么？
3. 我不需要分split?

再次表示感谢！

[chunbolang]

第3条关于当前任务的二值掩码需要注意您提供的样本是否为单类别(同一幅图是否含有多种语义)，如果是则不需要随机选取类别获得相应掩码，因为掩码是确定的。

1. 如果您只想测试的话sub_list可以不使用。如果同一幅图含有多种语义则需要提供sub_val_list。
2. 这部分是获得用于训练的样本，方便按类别进行索引。您可以通过这部分以及这部分代码尝试构建。
3. 不需要。但要注意基类的选取很大程度会影响您在自建数据集上的性能。

[canglangzhige]

师兄，再请教一下。
使用我自己的数据集进行测试，为什么要注释掉基类标注的读取？
网络模型是应用到了基类的标注啊？

[chunbolang]

训练base_learner用到了，如果直接测试的话没有基类标注也没事，有新类标注作为评估就可以了。

[canglangzhige]

训练base_learner用到了，如果直接测试的话没有基类标注也没事，有新类标注作为评估就可以了。

师兄我还是不太明白，验证数据集的返回中是有基类标注的啊：
elif self.mode == 'val':
return image, label, label_b, s_x, s_y, subcls_list, raw_label, raw_label_b
在test.py和BAM.py中也用到了基类的标注：
for i, (input, target, target_b, s_input, s_mask, subcls, ori_label, ori_label_b) in enumerate(val_loader):
def forward(self, x, s_x, s_y, y_m, y_b, cat_idx=None):
我需要将所有涉及基类的地方都修改吗？

[chunbolang]

随机生成一个tensor占位就好了~

[hhzxy]

您好，方便留一下邮箱吗，我们的数据类别差不多，想和你交流一下