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前言

vision mamba整个代码结构和detr系列很像，可以先参看detr系列中的数据集设置：
DAB-DETR复现以及训练自己的数据集-CSDN博客

下述内容需要读者具备datset、dataloader等关系的认知。 

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Vision Mamba源码

数据集的设置

build_dataset

从dataloader中读取的一批次的samples和targets

 samples是从dataloader中读取到的打包好的一批次的图像数据，[16,3,224,224],表示一个批次中有16张图片，每张图片rgb三通道，宽高为224*224。

一般在dataset打包数据的时候，都需要对源图像进行处理，包括数据增强、尺寸调整等操作最后转换得到224*224的大小，再对数据进行封装打包到dataloader中去。

CIFAT100数据集的打包方式

这里使用的CIFAR的数据集：

dataset都被封装好了， 继承的CIFAR10的类。

CIFAR10的数据集打包方式如下，继承的VisionDataset类：
 

 数据打包的dataset执行的是getitem这个函数，在这个函数中图像和标注信息一般需要执行transform即数据增强操作，生成理想的输入：

自己的数据集打包要求 

图片尺寸缩放到224*224，等比缩放，其余部分填充。标注框同等缩放。

不使用数据增强操作。

target包含类别信息classification_id、标注框信息bbox。

dataset设计

'''创建适用于目标检测的数据集，bbox为中心点+wh'''import os
from typing import Any, Callable, List, Optional, Tupleimport torchvision
from PIL import Image
from pycocotools.coco import COCO
from tenacity import retry_all
from torchvision.datasets.vision import VisionDataset
from pathlib import Path
import torch
import numpy as np
from torchvision import transforms'''单模态目标检测数据集，输出bbox为中心点+wh'''
class cocodataset_center():def __init__(self,root,input_shape,normalize=None,mode='train'):"""初始化多模态 COCO 数据集。