mmclassification 0.25.0 中读取图片用PIL 还是opencv 具体的代码位置在哪

在 mmclassification 0.25.0 版本中，图片的读取方式同样可以通过配置文件进行选择，但是代码位置与 0.4.0 版本有所不同。

具体的代码位置在 `mmcls/datasets/pipelines/loading.py` 中的 `LoadImageFromFile` 类中，与 0.4.0 版本相同。

默认情况下，`LoadImageFromFile` 类使用的是 PIL 库来读取图片。如果需要使用 OpenCV 读取图片，可以在配置文件中将 `to_rgb` 设置为 False，并将 `backend` 设置为 `opencv`.

例如，以下配置文件中使用的就是 OpenCV 来读取图片：

data:
  train:
    pipeline:
      - type: LoadImageFromFile
        to_rgb: False
        color_type: 'color'
        backend: 'opencv'
      - type: External
        args:
          backend: opencv

需要注意的是，使用 OpenCV 读取图片时，需要将图片的通道顺序设置为 BGR。

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在mmclassification0.25.0这个版本中，获取图片id的代码在什么位置

在 mmclassification0.25.0 版本中，获取图片 ID 的代码在 `mmcls/datasets/pipelines/formatting.py` 文件中的 `DefaultFormatBundle` 类的 `__call__` 函数中。

具体来说，`__call__` 函数会将数据按照指定的格式进行打包，其中包括数据 ID。部分代码如下：

class DefaultFormatBundle(object):
    """Default formatting bundle.

    It simplifies the pipeline of formatting common fields, including "img",
    "proposals", "gt_bboxes", "gt_labels", "gt_masks", "gt_semantic_seg",
    "gt_semantic_seg" and "group_flags". If you want to use your own format,
    please refer to this implementation to write your own format bundle.

    Args:
        to_tensor (dict): Keys are the names of fields to be converted to
            tensor. Values are dicts indicating the parameters of the
            `to_tensor` function. Keys of the inner dicts are the arguments
            of the `to_tensor` function.
    """

    def __init__(self, to_tensor=None):
        self.to_tensor = to_tensor if to_tensor is not None else {}

    def __call__(self, results):
        """Call function to format results.

        Args:
            results (dict): The resulting dict to be modified and passed
                to the next transform in pipeline.

        Returns:
            dict: The modified result dict, which includes the following keys.

                - img (Tensor): Tensor of images.
                - proprosals (Tensor): Proposals.
                - gt_bboxes (Tensor): Ground truth boxes.
                - gt_labels (Tensor): Ground truth labels.
                - gt_masks (Tensor): Ground truth masks.
                - gt_semantic_seg (Tensor): Ground truth semantic segmentation
                  maps.
                - gt_semantic_seg (Tensor): Ground truth semantic segmentation
                  maps.
                - group_flags (Tensor): Group flags.
        """

        # format fields as tensor
        for key in self.to_tensor:
            if key not in results:
                continue
            results[key] = to_tensor(results[key], **self.to_tensor[key])

        results = collect(results, keys=['img', 'proposals', 'gt_bboxes',
                                         'gt_labels', 'gt_masks',
                                         'gt_semantic_seg', 'group_flags'])

        # get image file name as "id" field
        if 'filename' in results['img_metas'][0]:
            results['id'] = results['img_metas'][0]['filename']
        elif 'ori_filename' in results['img_metas'][0]:
            results['id'] = results['img_metas'][0]['ori_filename']
        else:
            raise ValueError('Image must have "filename" or "ori_filename" '
                             f'in meta info, but found {results["img_metas"][0]}.')

        return results

其中，通过 `if 'filename' in results['img_metas'][0]:` 和 `elif 'ori_filename' in results['img_metas'][0]:` 判断图片 ID 的来源，分别将图片文件名或原始文件名作为 ID。最终通过 `results['id'] = ...` 将图片 ID 存入结果字典中返回。

用mmclassification 0.25.0版本做过拟合实验，在哪里修改代码固定训练图片的id

在mmclassification 0.25.0版本中，可以通过修改数据集的定义文件来固定训练图片的id。具体来说，可以在数据集类的get_data_info方法中添加代码，通过修改数据集的索引方式来实现。

例如，在ImageNet数据集的定义文件imagenet.py中，可以添加如下代码来实现每次训练时固定训练图片的id：

class ImageNetDataset(BaseDataset):
    ...
    def get_data_info(self, index):
        if self.fixed_id is not None:
            index = self.fixed_id
        ...

其中，fixed_id表示固定的图片id，可以在训练时传入。

在训练脚本中，可以通过传入--fixed_id参数来指定固定的图片id，例如：

python tools/train.py ${CONFIG_FILE} --fixed_id 0

这样，每次训练时都会使用第一张图片作为训练图片。需要注意的是，这种方法只是为了方便进行拟合实验，不应该在实际应用中使用。