detectron2 Datasetmapper怎么使用

Detectron2 DatasetMapper是一个数据转换器，可以将数据集中的原始数据转换为模型需要的格式。在Detectron2中，DatasetMapper被用于将输入的数据转换成模型需要的图像、标注和元数据的格式。

DatasetMapper通常用于构建数据集的Pipeline，并且可以通过一系列的配置来定制数据转换的方式。下面是一个示例：

from detectron2.data import DatasetMapper
from detectron2.data import MetadataCatalog
from detectron2.data import build_detection_train_loader
from detectron2.data import DatasetCatalog
from detectron2.utils.visualizer import Visualizer
from detectron2.data import detection_utils as utils
import random
import cv2
import numpy as np

# Define your dataset
def get_dataset():
    # Your dataset here

# Register your dataset
DatasetCatalog.register("my_dataset", get_dataset)
metadata = MetadataCatalog.get("my_dataset")

# Define your data loader
data_loader = build_detection_train_loader(cfg, mapper=DatasetMapper(cfg, True))

# Define your data iterator
for iteration, inputs in enumerate(data_loader):
    # Get the image and its annotations
    image = inputs["image"].numpy().transpose(1, 2, 0)
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
    annotations = inputs["instances"].to("cpu")

    # Visualize the image and its annotations
    v = Visualizer(image, metadata=metadata, scale=1.2)
    v = v.draw_instance_predictions(annotations)
    cv2.imshow("image", v.get_image()[:, :, ::-1])
    cv2.waitKey(0)

在上面的示例中，我们首先定义了我们的数据集，然后通过`DatasetCatalog`将其注册。接下来，我们定义了一个数据加载器，并使用`DatasetMapper`将原始数据转换为模型需要的格式。最后，我们定义了一个数据迭代器，用于可视化转换后的数据。