现有的数据读取器是怎么工作的呢？
Detectron2包含一个建好的数据读取管道，很容易明白其工作原理，也方便自己重写一个数据读取器。
Detectron2提供两个函数，build_detection_{train,test}_loader从给定的config文件中创建数据读取器，下面是它的原理：
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输入数据集名称，如"coco_2017_train"，以一个轻量级的，标准的统一接口将数据读取为list[dict]。此时数据实际上还没有开始被模型使用，图片还没有读到内存中，随机的数据增强也没做。可以从之前的dataset教程中查看数据集的相关使用。
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list中的每个字典对象都是mapper函数映射而来。
- 用户可以通过指定build_detection_{train,test}_loader中的mapper参数来标准化mapping函数，，默认的mapper是DatasetMapper。
- 输出格式没有限制，只要能被数据消费者使用，这里的消费者一般指模型。
- mapper的作用是将每一个轻量、标准的数据表示方式转化成模型可以识别的格式，比如，读取图像，随机做增强。默认mapper的输出解释如下：
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mapper的输出是batch形式，通常是一个list。
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一个batch的数据是数据读取器的输出，典型的，是model.forward()的输入。
写数据读取器
在现有数据读取器上实现一个新的mapper通常是我们需要的。
如果你想做些不一样的，比如用自己的数据或者不同的batch逻辑，可以自己写数据读取器。数据读取器是一个简单的迭代器，只要组织成模型需要的输入形式，可以使用任何你喜欢的工具。
使用一般的数据读取器
如果用的是DefaultTrainer，可以重写build_{train,test}__loader方法来使用自己的数据读取器。参见densepose的例子。
如果自己写训练逻辑，可以简单的使用自己的数据读取器。