构建数据集：针对 ImageNet 和 ImageNet22K 的高效数据加载方法

这段代码定义了一个函数 build_dataset(split, config)，该函数接受两个参数：split 表示数据集的划分（可以是'train' 训练集、'val' 验证集或'test' 测试集），config 是一个配置文件，其中包含了数据集的相关信息。该函数的作用是根据配置文件和数据集划分来构建相应的数据集。

首先，函数调用 build_transform(split == 'train', config) 来构建变换方法 transform，该方法会根据 split 的值来决定是否进行数据增强。例如，当 split 为'train' 时，会进行数据增强，而当 split 为'val' 时，则不会进行数据增强。

接下来，根据配置文件中指定的数据集类型 config.DATA.DATASET，分别进行不同的处理：

• 如果 config.DATA.DATASET 为 'imagenet'（一个常用的图像分类数据集），则根据 split 的值来读取相应的数据。

  • 如果 split 是 'train'，并且 config.EVAL_MODE 为 False（表示训练模式），则读取 config.DATA.DATA_PATH 下的 'train' 目录，并构建 ImageCephDataset 对象。ImageCephDataset 对象负责读取图像数据，并进行必要的预处理，例如数据增强和图像大小调整。config.DATA.IMG_ON_MEMORY 参数控制是否将图像数据存储在内存中，以提高读取速度。
  • 如果 split 是 'val'，则读取 config.DATA.DATA_PATH 下的 'val' 目录，并构建 ImageCephDataset 对象。
  • 无论是训练集还是验证集，ImageNet 的类别数都设置为 1000，并存储在 nb_classes 变量中。

• 如果 config.DATA.DATASET 为 'imagenet22K'（一个更大的图像分类数据集），则根据 split 的值来读取相应的数据。

  • 如果 split 是 'train'，并且 config.EVAL_MODE 为 False（表示训练模式），则读取 config.DATA.DATA_PATH 目录，并构建 ImageCephDataset 对象。config.DATA.IMG_ON_MEMORY 参数控制是否将图像数据存储在内存中。
  • 如果 split 是 'val'，则读取 config.DATA.DATA_PATH 下的 'val' 目录，并构建 ImageCephDataset 对象。
  • 训练集的类别数设置为 21841，而验证集的类别数设置为 1000，并存储在 nb_classes 变量中。

• 如果 config.DATA.DATASET 不是 'imagenet' 或 'imagenet22K'，则抛出一个异常，提示不支持该数据集。

最后，该函数返回构建好的数据集对象 dataset 和变量 nb_classes。

该函数的核心功能是根据配置文件和数据集划分来构建相应的数据集，并进行数据增强、内存存储和类别数设置等操作。它利用 ImageCephDataset 类来读取和处理图像数据，并根据配置文件中的参数进行配置。这使得代码能够灵活地处理不同的数据集，并根据不同的需求进行配置。