制作自己的数据集遇到的一些问题

本文描述了一种在制作数据集过程中遇到的问题,即生成的数据集为空。通过调整代码中的文件路径处理方式,解决了数据集为空的问题。具体修改了遍历文件路径的代码,确保能够正确读取所有.jpg文件。

制作数据集的代码参考的这位博主
https://blog.youkuaiyun.com/Oscarouyangyafei/article/details/107163584
但是在运行完后发现了不对,npz的文件很小,只有大概1.4k左右,读取查看了以下也是显示的各项数值为0,所以相当于这就是各空的数据集,在实验多次后发现了问题所在。

for path in glob.glob('pokemon/'+file+'/*.*'):

这一句括号里不知道为什么,只能直接写成

路径/.jpg

这样生成的结果才不为空。
但能不能用还要再试试。

<think>好的,用户想了解如何使用PatchCore创建自己的数据集。首先,我需要回忆一下PatchCore的相关知识。PatchCore是一种用于异常检测的模型,通常用于工业检测等场景。构建自定义数据集是关键的一步,因为模型的表现很大程度上依赖于数据的质量。 根据用户提供的引用[1],配置文件config.yaml中提到了数据集相关的设置,比如name和format。用户可能需要按照这个配置文件的结构来调整自己的数据集。例如,dataset部分的name选项有mvtec、btech、folder等,所以如果用户想用自定义数据集,可能需要选择“folder”格式,或者根据已有格式调整。 接下来,我需要确定用户的数据集结构。通常,异常检测数据集如MVTec包含训练集和测试集,训练集只有正常样本,测试集包含正常和异常样本。所以用户需要将自己的数据组织成类似的目录结构。比如,在train文件夹中放置正常图片,test文件夹中包含正常和异常的子文件夹,可能还有mask文件夹存放标注的异常区域。 然后,用户可能需要修改配置文件中的dataset部分,将name设为“folder”,并指定数据路径。同时,可能需要调整其他参数,比如图像的分辨率或预处理方式,确保与模型兼容。例如,在config.yaml中设置dataset的路径为自定义的路径,并检查是否需要调整图像的大小或归一化参数。 另外,用户可能需要编写或修改数据加载的代码。根据引用[1]中的示例,可能有一个torch_model.py文件需要处理数据加载。如果PatchCore的数据加载器默认支持folder格式,用户只需按照指定结构放置数据即可。否则,可能需要自定义Dataset类,继承已有的基类,并正确实现数据读取和预处理。 用户可能还会关心如何验证数据集是否正确加载。这时候可以建议他们使用visualization选项,比如设置show_images为True,在训练或测试过程中查看图像是否正确加载和处理。同时,检查日志或输出是否有错误信息,确保路径正确,权限无误。 可能遇到的问题包括路径错误、图像格式不支持、数据划分不正确等。需要提醒用户检查配置文件中的路径是否为绝对路径或正确的相对路径,图像格式是否为支持的格式(如PNG、JPEG),以及训练和测试集是否包含正确的样本。 最后,用户可能需要示例代码来具体操作。可以提供一个修改后的config.yaml片段,展示如何设置dataset部分,以及一个简单的数据集目录结构示例。此外,可能需要指导用户如何运行训练脚本,指定配置文件,从而使用自定义数据集进行训练和测试。 总结一下,步骤大致是:准备数据集结构→修改配置文件→调整数据加载(如有必要)→验证数据集→运行训练。需要确保每个步骤都清晰,并提供具体的示例和可能的问题解决方案。</think>以下是使用PatchCore构建自定义数据集的完整指南,基于官方配置文件的实现逻辑: ### 一、数据集准备规范 1. 创建遵循MVTec风格的数据结构: ``` 自定义数据集名称/ ├── train/ │ └── good/ # 仅包含正常样本 │ ├── 0001.png │ └── 0002.png ├── test/ │ ├── good/ # 测试正常样本 │ ├── defect_type1/ # 异常类别1 │ └── defect_type2/ # 异常类别2 └── ground_truth/ # 可选,异常标注 ├── defect_type1/ └── defect_type2/ ``` 文件组织结构需符合工业异常检测标准[^1] ### 二、配置文件修改 修改`config.yaml`中的关键参数: ```yaml dataset: name: folder # 使用自定义数据集模式 format: mvtec # 保持MVTec格式兼容 path: "/your/custom/path" # 数据集绝对路径 extension: ".png" # 根据实际格式调整 model: name: patchcore backbone: wide_resnet50_2 # 可选其他预训练主干网络 pretrained: true # 使用ImageNet预训练权重 ``` ### 三、数据加载器适配 创建`custom_loader.py`实现数据增强: ```python from torchvision.transforms import Compose, Resize, ToTensor def get_transform(image_size=256): return Compose([ Resize((image_size, image_size)), ToTensor(), lambda x: x * 2 - 1 # PatchCore标准归一化 ]) ``` ### 四、训练验证流程 1. 启动训练命令: ```bash python train.py --config config.yaml --dataset.name folder ``` 2. 验证数据加载: ```yaml # 在config.yaml中启用可视化 visualization: show_images: True # 显示前处理结果 save_images: False # 调试阶段建议关闭 ``` ### 五、常见问题排查 - 路径错误:确保使用绝对路径或正确相对路径 - 图像格式:统一为RGB格式,推荐PNG无损压缩 - 内存优化:调整`dataloader`的`num_workers`参数 - 归一化一致性:验证预处理与模型要求匹配
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