将传入的 data 依次经过 pipelines 中对象处理

可以使用如下代码将传入的data依次经过pipelines中的对象处理：

class Compose(object):
    def __init__(self, pipelines):
        self.pipelines = pipelines
    
    def __call__(self, data):
        for pipeline in self.pipelines:
            data = pipeline(data)
        return data

在这个Compose类中，初始化函数接受一个pipelines参数，表示要执行的数据处理管道。在__call__方法中，将传入的data依次经过pipelines中的每个处理对象，每个处理对象的输出作为下一个处理对象的输入，最终得到处理后的数据，并将其返回。

相关问题

如何在mmdetction中添加自定义data augmentation

要在mmdetection中添加自定义数据增强，可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建自定义数据增强类

在mmdetection的代码中找到`mmdet/datasets/pipelines`文件夹，在该文件夹下面创建一个新的python文件，例如`my_augmentations.py`。在该文件中定义一个自定义的数据增强类，例如：

import numpy as np
from mmdet.core.evaluation.bbox_overlaps import bbox_overlaps

class MyAugmentation:
    def __init__(self, prob=0.5):
        self.prob = prob

    def __call__(self, results):
        if np.random.rand() < self.prob:
            # perform some data augmentation operations
            # ...
            return results
        else:
            return results

在这个例子中，我们定义了一个名为`MyAugmentation`的类，它有一个`prob`参数，表示增强的概率，以及一个`__call__`方法，该方法将在数据增强时被调用。在`__call__`方法中，我们可以实现一些自定义的数据增强操作。这个例子中的操作是随机选择是否对数据进行增强。

2. 在配置文件中添加自定义数据增强

在使用自定义数据增强之前，我们需要在配置文件中添加它。找到你要使用的配置文件，例如`configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py`，并在`train_pipeline`和`test_pipeline`中添加自定义数据增强，例如：

train_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True),
    dict(type='RandomFlip', flip_ratio=0.5),
    dict(type='MyAugmentation', prob=0.5),
    dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
    dict(type='Pad', size_divisor=32),
    dict(type='DefaultFormatBundle'),
    dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels']),
]

test_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(
        type='MultiScaleFlipAug',
        img_scale=(1333, 800),
        flip=False,
        transforms=[
            dict(type='Resize', keep_ratio=True),
            dict(type='RandomFlip'),
            dict(type='MyAugmentation', prob=0.5),
            dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
            dict(type='Pad', size_divisor=32),
            dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
            dict(type='Collect', keys=['img']),
        ]
    )
]

在这个例子中，我们在`train_pipeline`和`test_pipeline`中分别添加了一个`MyAugmentation`操作，其概率为0.5。注意，自定义操作需要在其他操作之前进行，因为它们可能会改变图像和标注框的大小和形状。

3. 运行训练和测试

添加自定义数据增强后，我们可以像平常一样运行训练和测试。在运行过程中，自定义数据增强会被应用到输入数据中，从而增加模型的鲁棒性和泛化能力。

Pipelines API

Pipelines API是机器学习平台或框架提供的一种API，可以将多个数据处理和模型训练步骤组合成一个完整的机器学习管道。使用Pipelines API可以简化机器学习的开发流程，提高模型训练和部署的效率。Pipelines API通常包括数据预处理、特征选择、模型训练、模型评估、模型部署等步骤，并提供了各种算法和工具来支持这些步骤。例如，TensorFlow提供了TFX(Pipelines API)来构建机器学习管道，Scikit-learn提供了Pipeline类来实现机器学习流程的组合。