深度学习中用来训练的train.py 探究学习2.1( 数据预处理)

下列为mmcls中数据预处理部分 

train_pipeline是一个训练过程的配置列表,用于定义数据预处理的步骤。下面是train_pipeline中各个步骤的介绍:

1. LoadImageFromFile:从文件中加载图像。

2. RandomResizedCrop:随机缩放裁剪图像到指定大小。

3. RandomFlip:以一定的概率随机水平翻转图像。

4. Normalize:对图像进行归一化处理。

5. ImageToTensor:将图像转换为张量。

6. ToTensor:将标签转换为张量。

7. Collect:将图像和标签组合成一个集合。

这些步骤按照顺序依次进行,每个步骤都会对输入数据进行一定的处理。通过这些步骤,可以对训练数据进行预处理,以便于后续的模型训练。

train_pipeline = [dict(type='LoadImageFromFile'),dict(type='RandomResizedCrop', size=448),  # 随机缩放裁剪dict(type='RandomFlip', flip_prob=0.5, direction='horizontal'),  # 随机翻转dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),dict(type='ToTensor', keys=['gt_label']),dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_label'])  # 图像和标签的集合
]

 1.LoadImageFromFile

LoadImageFromFile是一个常用的图片处理方法,用于从文件中加载图像数据。它通常是图像处理的第一步,续的处理都是基于已加载的图像数据进行的。

以下是一个示例代码,演示了如何使用LoadImageFromFile方法加载图像文件:

from PIL import Imagedef LoadImageFromFile(file_path):image = Image.open(file_path)return image# 调用LoadImageFromFile方法加载图像文件
image_path = 'path/to/image.jpg'
image = LoadImageFromFile(image_path)# 可以对加载的图像进行进一步的处理
# ...

在上述示例中,我们首先导入了PIL库中的Image模块,然后定义了一个LoadImageFromFile函数,该函数接受一个文件路径作为参数,并使用Image.open方法加载图像文件。最后,我们可以对加载的图像进行进一步的处理。

2.RandomResizedCrop

RandomResizedCrop是一个图像预处理操作,用于随机裁剪和调整图像大小。它可以在给定的图像中随机选择一个区域,并将其调整为指定的大小。

以下是一个使用RandomResizedCrop的示例代码:

import torch
from torchvision import transforms# 定义一个RandomResizedCrop操作
transform = transforms.RandomResizedCrop(224)# 加载图像
image = Image.open('image.jpg')# 对图像进行预处理
image = transform(image)# 显示预处理后的图像
image.show()

在这个示例中,我们首先导入了torch和transforms模块。然后,我们定义了一个RandomResizedCrop操作,并将目标大小设置为224。接下来,我们加载了一张图像,并将其传递给RandomResizedCrop操作进行预处理。最后,我们显示了预处理后的图像。

3.RandomFlip

RandomFlip是一种数据增强操作,它可以随机翻转图像。在MMClassification中,可以使用以下配置来实现RandomFlip:

aug_cfg = dict(type='RandomFlip',flip_prob=0.5  # 翻转概率,这里设置为0.5表示50%的概率进行翻转
)

这里的flip_prob参数表示进行翻转的概率,设置为0.5表示50%的概率进行翻转。你可以根据需要调整翻转的概率。‘

4.ToTensor和ImageToTensor 的区别

ToTensor和ImageToTensor都是将图像数据转换为张量的操作,但它们的输入和输出形状略有不同。

ToTensor是PyTorch中的一个函数,它将PIL图像或numpy数组转换为张量。它的输入可以是灰度图像、RGB图像或多通道图像,输出的张量形状为(C, H, W),其中C是通道数,H是高度,W是宽度。对于灰度图像,C为1;对于RGB图像,C为3;对于多通道图像,C为通道数。

ImageToTensor是torchvision.transforms模块中的一个类,它也将PIL图像转换为张量。它的输入和输出形状与ToTensor相同,都是(C, H, W)。但是,ImageToTensor还可以处理带有alpha通道的图像,并将alpha通道作为额外的通道添加到输出张量中。

因此,ToTensor适用于大多数常见的图像转换任务,而ImageToTensor适用于需要处理带有alpha通道的图像的任务。

下面是一个示例,演示了ToTensor和ImageToTensor的使用:

from PIL import Image
import torchvision.transforms as transforms# 加载图像
img = Image.open('image.jpg')# 使用ToTensor进行转换
to_tensor = transforms.ToTensor()
tensor1 = to_tensor(img)
print("ToTensor output shape:", tensor1.shape)# 使用ImageToTensor进行转换
image_to_tensor = transforms.ImageToTensor()
tensor2 = image_to_tensor(img)
print("ImageToTensor output shape:", tensor2.shape)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/577068.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

第十五节TypeScript 接口

1、简介 接口是一系列抽象方法的声明,是一些方法特征的集合,这些方法都应该是抽象的,需要有由具体的类去实现,然后第三方就可以通过这组抽象方法调用,让具体的类执行具体的方法。 2、接口的定义 interface interface_…

浮点数的转换--IEEE 754

IEEE754标准是一种浮点数表示标准,一般分为 单精度(32位的二进制数);双精度(64位的二进制数) 根据国际标准IEEE754,任意一个二进制浮点数V可以表示为下面形式: V (-1)^s *&#…

压力测试中出现数据库死锁的情况如何解决

压力测试中数据库死锁产生的原因有很多,以下是一些可能的原因: 1. 数据库连接池不够用:在压力测试中,大量的用户请求可能导致数据库连接池被占满,从而产生死锁。 2. 数据库连接数占满:过多的连接数可能导致…

第81讲:清理MySQL Binlog二进制日志的方式

文章目录 1.清理Binlog二进制日志的依据2.临时关闭Binlog的方法3.自动清理Binlog4.手动清理Binlog日志 1.清理Binlog二进制日志的依据 Binlog日志非常重要,但是占用的磁盘空间也很大,我们也需要定期的去清理二进制日志,在MySQL数据库中&…

民富购:塑造数字时代下的电商革新与社会责任典范

在数字经济时代,电子商务已经成为建立市场关系、创新产业和服务业态、促进经济增长的重要途径和手段。特别是在中国,新型电子商务的迅猛发展已经改变了生产和生活的方方面面,不仅催生了众多新业态,还通过“互联网”战略让许多传统产业和服务焕发了新的生机。民富购,作为扬羊(广…

SQL进阶理论篇(二十一):基于SQLMap的自动化SQL注入

文章目录 简介获取当前数据库和用户信息获取MySQL中的所有数据库名称查询wucai数据库中的所有数据表查看heros数据表中的所有字段查询heros表中的英雄信息总结参考文献 简介 从上一小节,可以发现,如果我们编写的代码存在着SQL注入的漏洞,后果…

FME软件安装教程及问题解决

FME软件 FME(Feature Manipulate Engine,简称FME)是加拿大Safe Software公司开发的空间数据转换处理系统,它是完整的空间ETL解决方案。该方案基于OpenGIS组织提出的新的数据转换理念“语义转换”,通过提供在转换过程中重构数据的功能,实现了超过250种不同空间数据格式(模型)之…

Scikit-Learn线性回归(一)

Scikit-Learn线性回归一 1、线性回归概述1.1、什么是回归1.2、什么是线性1.3、什么是线性回归1.4、线性回归的优缺点1.5、线性回归与逻辑回归2、线性回归的原理2.1、线性回归的定义与原理2.2、线性回归的损失函数3、Scikit-Learn线性回归3.1、Scikit-Learn线性回归API3.2、Scik…

POST请求为什么会发送两次

在前端开发中,我们经常会遇到POST请求会发送两次的情况。这种问题可能会导致数据错误或其他意料之外的结果,让开发者感到困惑和不安。本文将深入探讨POST请求为何会发送两次的原因,并从以下几个方面进行解释:同源策略、简单请求、…

C 语言教程:条件和 if...else 语句

C 语言中的条件和 if…else 语句 您已经学习过 C 语言支持数学中的常见逻辑条件&#xff1a; 小于&#xff1a;a < b小于或等于&#xff1a;a < b大于&#xff1a;a > b大于或等于&#xff1a;a > b等于&#xff1a;a b不等于&#xff1a;a ! b 您可以使用这些…

将ncnn及opencv的mat存储成bin文件的方法

利用fstream&#xff0c;将ncnn及opencv的mat存储成bin文件。 ncnn::Mat to bin std::ios::binary标志指示文件以二进制模式进行读写&#xff0c; std::ofstream file("output_x86.bin", std::ios::binary); 将input_mat中的宽、高和通道数分别赋值给width、heig…

华清远见嵌入式学习——ARM——作业3

作业要求&#xff1a; 代码效果图&#xff1a; 代码&#xff1a; led.h #ifndef __LED_H__ #define __LED_H__#define RCC_GPIO (*(unsigned int *)0x50000a28) #define GPIOE_MODER (*(unsigned int *)0x50006000) #define GPIOF_MODER (*(unsigned int *)0x50007000) #defi…

使用 Amazon CodeCatalyst 中的生成式 AI 助手 Amazon Q 提高开发人员的工作效率(预览版)

今天&#xff0c;我很荣幸能够向各位介绍 Amazon CodeCatalyst 中可用的新型生成式 AI 助手 Amazon Q&#xff0c; 主要用于加速软件分发。 加速软件功能开发 – Amazon Q 的这项功能开发技术可以帮助您快速地完成软件开发任务&#xff0c;例如添加注释和 README、优化问题描述…

TensorFlow 模型中的回调函数与损失函数

回调函数 tf.keras 的回调函数实际上是一个类&#xff0c;一般是在 model.fit 时作为参数指定&#xff0c;用于控制在训练过程开始或者在训练过程结束&#xff0c;在每个 epoch 训练开始或者训练结束&#xff0c;在每个 batch 训练开始或者训练结束时执行一些操作&#xff0c;…

Java 中 Optional 类的使用

一、为什么使用 Optional 类&#xff1f; Optional 类被引入主要是为了解决空指针异常&#xff08;NullPointerException&#xff09;的问题。在实际开发中&#xff0c;由于方法返回值可能为空&#xff0c;或者在处理数据时可能存在空值的情况&#xff0c;如果不加以处理&#…

GIT 不同仓库之间合并代码

合并两个不同仓库的代码通常需要以下步骤。这里以合并两个远程仓库为例&#xff1a; 添加远程仓库&#xff1a; 在本地仓库中&#xff0c;使用以下命令添加第二个远程仓库&#xff1a; git remote add <远程仓库名> <远程仓库URL>例如&#xff1a; git remote add …

【vue-超出内容时 el-tooltip 提示框才显示,没有超出不显示】

使用disabled属性控制el-tooltip的content显示与隐藏 <div v-for"(item,index) in treeData" :key"item.id" click.stop"changeChecked(item)"><el-card shadow"hover" :class"[{ select-item: item.checked }, list-i…

国内厉害的游戏开发公司有哪些?

中懿游游戏软件开发,中国有许多厉害的游戏开发公司&#xff0c;其中一些在国际上也享有盛誉。以下是一些在中国游戏开发领域中备受关注的公司&#xff1a; 腾讯游戏&#xff08;Tencent Games&#xff09;&#xff1a; 作为中国最大的互联网公司之一&#xff0c;腾讯的游戏分支…

视觉学习(6) —— 接收事件规则列表

条件&#xff1a; 两个地址 绑定地址1&#xff0c;条件是值为1才执行流程 &#xff08;1&#xff09;字节起止位置为 0-0 向100写入值1&#xff0c;流程次数是否会增加 答案是不会&#xff0c;字节0是在哪里 所以当写入值1 而因为字节起止位置是0 0 &#xff0c;所以只读字…

前端项目重构的深度思考和复盘

摘要&#xff1a; 项目重构是每一家稳定发展的互联企业的必经之路, 就像一个产品的诞生, 会经历产品试错和产品迭代 一样, 随着业务或新技术的不断发展, 已有架构已无法满足更多业务扩展的需求, 所以只有通过重构来让产品“进化”, 才能跟上飞速发展的时代浪潮. 技术因素 早期…