class ImageNetDataset(Dataset): def __init__(self, cfg, mode='train'): super(ImageNetDataset, self).__init__() self.mode = mode self.train_file = open(cfg.train_file, 'r').readlines() self.val_file = open(cfg.val_file, 'r').readlines() self.train_file = [(Path(s.strip())) for s in self.train_file] self.val_file = [(Path(s.strip())) for s in self.val_file] if mode == 'train': self.map_file = self.train_file elif mode == 'val': self.map_file = self.val_file elif mode == 'test': self.map_file = self.val_file self.labels = [s.split()[1].strip() for s in open(cfg.label_map, 'r').readlines()] self.labels = sorted(self.labels[:1000]) if getattr(cfg, 'trim_class_count', None) is not None: self.labels = self.labels[:cfg.trim_class_count] self.map_file = list(filter(lambda s: s.parent.stem in self.labels, self.map_file)) self.label_map = {s: idx for idx, s in enumerate(self.labels)} self.cfg = cfg self.augment_type = getattr(cfg, 'augment_type', None) self.loader_type = getattr(cfg, 'loader_type', None) self.parser_type = getattr(cfg, 'parser_type', 'normal') assert self.parser_type in ['normal']这个类是什么意思

这个类是一个 PyTorch 数据集类，用于加载 ImageNet 数据集。在初始化时，它会读取训练集和验证集的文件列表，以及标签映射文件。它还可以根据模式（训练、验证、测试）选择相应的数据集。如果指定了要截断的类别数，则会根据类别名称筛选文件列表。标签映射将标签名称映射为数字标签。此外，该类还可以指定数据增强类型、加载器类型和解析器类型。在数据集的获取过程中，它会根据指定的解析器类型对数据进行解析，并返回图像和标签。

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class JSONDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, cfg, split): assert split in { "train", "val", "test", }, "Split '{}' not supported for {} dataset".format( split, cfg.DATA.NAME) logger.info("Constructing {} dataset {}...".format( cfg.DATA.NAME, split)) self.cfg = cfg self._split = split self.name = cfg.DATA.NAME self.data_dir = cfg.DATA.DATAPATH self.data_percentage = cfg.DATA.PERCENTAGE self._construct_imdb(cfg) self.transform = get_transforms(split, cfg.DATA.CROPSIZE)

这段代码定义了一个名为JSONDataset的数据集类，它继承了PyTorch中的Dataset类，并覆盖了其__init__和__len__方法。在__init__方法中，它接收一个cfg和split参数，其中cfg包含了数据集的相关配置信息，split则表示数据集的划分方式（训练集、验证集或测试集）。该方法首先检查split参数是否合法，然后设置了一些类属性，如数据集的名称、数据集路径、数据集百分比等。接着调用了_construct_imdb方法来读取和处理数据集。最后，它调用了get_transforms方法来获取数据增强的方法，并将其保存在类属性transform中。

class Label_loader: def __init__(self, cfg, video_folders): assert cfg.dataset in ( 'ped2', 'avenue', 'shanghaitech'), f'Did not find the related gt for \'{cfg.dataset}\'.' self.cfg = cfg self.name = cfg.dataset self.frame_path = cfg.test_data self.mat_path = f'{cfg.data_root + self.name}/{self.name}.mat' self.video_folders = video_folders

这是一个Python类Label_loader的初始化方法__init__()，它接受两个参数：cfg和video_folders。其中，cfg是一个配置对象，存储了数据集的相关配置信息，如数据集名称、数据集根目录、测试数据路径等；video_folders是一个包含视频文件夹路径的列表，表示要加载标签的视频文件夹。

在初始化方法中，首先通过断言语句检查数据集名称是否合法。然后，将配置对象和数据集名称保存到类的成员变量self.cfg和self.name中。接着，根据配置对象中的test_data和data_root属性构造视频帧路径和.mat文件路径，并保存到成员变量self.frame_path和self.mat_path中。最后，将视频文件夹路径列表保存到成员变量self.video_folders中。