現有的數據讀取器是怎麼工作的呢？
Detectron2包含一個建好的數據讀取管道，很容易明白其工作原理，也方便自己重寫一個數據讀取器。
Detectron2提供兩個函數，build_detection_{train,test}_loader從給定的config文件中創建數據讀取器，下面是它的原理：
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輸入數據集名稱，如"coco_2017_train"，以一個輕量級的，標準的統一接口將數據讀取爲list[dict]。此時數據實際上還沒有開始被模型使用，圖片還沒有讀到內存中，隨機的數據增強也沒做。可以從之前的dataset教程中查看數據集的相關使用。
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list中的每個字典對象都是mapper函數映射而來。
- 用戶可以通過指定build_detection_{train,test}_loader中的mapper參數來標準化mapping函數，，默認的mapper是DatasetMapper。
- 輸出格式沒有限制，只要能被數據消費者使用，這裏的消費者一般指模型。
- mapper的作用是將每一個輕量、標準的數據表示方式轉化成模型可以識別的格式，比如，讀取圖像，隨機做增強。默認mapper的輸出解釋如下：
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mapper的輸出是batch形式，通常是一個list。
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一個batch的數據是數據讀取器的輸出，典型的，是model.forward()的輸入。
寫數據讀取器
在現有數據讀取器上實現一個新的mapper通常是我們需要的。
如果你想做些不一樣的，比如用自己的數據或者不同的batch邏輯，可以自己寫數據讀取器。數據讀取器是一個簡單的迭代器，只要組織成模型需要的輸入形式，可以使用任何你喜歡的工具。
使用一般的數據讀取器
如果用的是DefaultTrainer，可以重寫build_{train,test}__loader方法來使用自己的數據讀取器。參見densepose的例子。
如果自己寫訓練邏輯，可以簡單的使用自己的數據讀取器。