mmflow-官方教程翻译04 Custom Data Pipelines

原文链接：Tutorial 3: Custom Data Pipelines — mmflow documentation

教程3 自定义数据处理流程

 设计数据处理流程

        遵循经典的惯例，我们使用Dataset和DataLoader用于多任务数据载入。Dataset返回一个对应于模型前向传播参数的数据项的字典结构。由于进行光流估计的数据可能大小不一致，我们在MMCV中引入了一种新的DataContainer类型来便于收集和分发不同大小的数据。详情参考这里

        数据准备的处理流程和数据集不是耦合的。通常一个数据集定义了如何处理标签，而数据处理流程定义了全部的数据准备步骤的字典。处理流程由一系列操作组成，每个操作以一个字典作为输入，当然也会为下一个变换输出一个字典。

        这些操作可以分为 数据载入、预处理和格式化。

下面是一个PWC-Net的处理流程示例：

train_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(type='LoadAnnotations'),
    di