通常用于数据增广,是PyTorch生态系统的一部分。 主页:https://albumentations.ai/ 2 核心点 支持的变换:https://albumentations.ai/docs/getting_started/transforms_and_targets/ 分为两类:pixel-level transforms 和 spatial-level transforms. 前者像素级变换,mask等不需要动;后者mask同步变换; 变换概率:https://al...
albumentations.Compose()是albumentations库中的一个核心函数,用于将多个图像增强(augmentation)操作组合在一起,形成一个增强流水线(pipeline)。 1. 安装和导入 在使用albumentations之前,需要先安装该库。可以使用pip进行安装: pip install albumentations 安装完成后,可以在 Python 脚本或 Jupyter Notebook 中导入: import...
Albumentations是一个图像增强库,能够从原始图像中生成大量图像。该库被广泛用于工业、深度学习研究、机器学习竞赛和开源项目。 1.数据增强 深度神经网络模型需要保质保量的训练数据才能获得良好的预测效果,防止过拟合的出现。然而,实际去做深度学习模型训练的时候,你会发现做够的训练样本是很难的,原因如下: ...
更正:albumentations库有totensor的方法, 如ToTensorV2。用ToTensorV2不用ToTensor的原因官方已经说明^2 那如果不使用albumentations的totensor, 或者想和torchvision结合用,应该怎么操作呢? 假设用albumentations做好的transform如下: trans=A.Compose([A.HorizontalFlip(p=0.5),A.VerticalFlip(p=0.5),A.OneOf([A.IAAAdd...
在对图片进行处理的时候,之前就使用torch自带的transfrom来对图像做一些反转,平移,随机剪裁,拉伸这样的任务。然而最近的图像分类+语义分割的比赛中,发现了这样的一个库函数:Albumentations。 厉害的大佬都在用这个库函数作为pre-process,那么说明这个库函数非常的有东西,所以这里借这次机会,来好好学习一个这个库函数的内...
这个图中,可以看到albumentations的处理方法中,很多都是速度最快的1。 我可以与流行的深度学习框架(例如PyTorch和TensorFlow)一起使用。顺便说一句,我还是PyTorch生态系统的一部分 对Pytorch很友好,而且这个库函数是kaggle master制作的 广泛用于工业,深度学习研究,机器学习竞赛和开源项目。就是大佬都爱用的一个库,在kagg...
albumentations 是一个给予 OpenCV的快速训练数据增强库,拥有非常简单且强大的可以用于多种任务(分割、检测)的接口,易于定制且添加其他框架非常方便。 它可以对数据集进行逐像素的转换,如模糊、下采样、高斯造点、高斯模糊、动态模糊、RGB转换、随机雾化等;也可以进行空间转换(同时也会对目标进行转换),如裁剪、翻转、随...
albumentations数据增强工具的使用主要包括以下几个方面：安装与兼容性：安装：可以通过pip安装albumentations。兼容性：支持Python 3.5至3.7版本。基本功能：像素级转换：提供模糊、下采样、高斯造点、高斯模糊、动态模糊、RGB转换、随机雾化等多种像素级的数据增强方法。空间转换：支持裁剪、翻转、随机裁剪等...
Albumentations是一个提供强大图像数据转换的成熟库,对于像YOLO这样的目标检测模型特别有用。通过为离线增强设置Albumentations,我们可以丰富我们的数据集,包括从旋转到亮度调整的各种转换,而不影响实时训练过程。 1.为离线增强设置Albumentations 首先,我们定义我们想要应用的增强转换。Albumentations库允许我们组合一个转换列表,...
Albumentations是一个快速训练的数据增强库,提供了易于使用的界面和高度优化的OpenCV库,适用于各种任务,如图像分割和检测等。以下是使用conda安装Albumentations的步骤:步骤1:打开终端或命令提示符窗口,确保已经安装了Anaconda或Miniconda。步骤2:激活所需的conda环境(如果使用多个环境)。在命令提示符下输入以下命令来激活环境...