get_image_files(path), valid_pct=0.2, label_func=lambda x: x[0].isupper(), item_tfms=Resize(224), batch_tfms=aug_transforms())def get_model(): return timm.create_model('efficientnet_b0', pretrained=True, num_classes=dls.c...
我们上面明确罗列了数据增强操作。如果我们只是需要对默认方案进行微调的话,那么get_transforms方法其实有一大堆参数可供调整,比如get_transforms(flip_vert=True, max_rotate=20)意味着我们同时进行上下翻转(默认只进行水平翻转),并且增加了旋转的角度范围(默认为-10到10)。
from fastai.vision import models, URLs, ImageDataBunch, cnn_learner, untar_data, accuracy, get_transforms # 干脆from fastai.vision import * path = untar_data(URLs.MNIST_SAMPLE) # 下载数据集,这里只是MNIST的子集,只包含3和7的图像,会下载并解压(untar的命名原因)到/root/.fastai/data/mnist_sample...
planet = untar_data(URLs.PLANET_TINY)planet_tfms = get_transforms(flip_vert=True, max_lighting=0.1, max_zoom=1.05, max_warp=0.)这里每张图片的标签都存储在labels.csv文件中。我们需要在文件名中添加前缀'train'和后缀'.jpg'，并设定每个标签之间用空格分开。data = (ImageList.from_csv(planet, '...
get_transforms()充分体现了fastai的高层抽象程度。fastai的使用者考虑的是我需要应用常见的数据增强方案,而不是具体要对图像进行哪些处理。 在设计模型之前,我们先简单地检查下数据加载是否成功: data.show_batch(rows=3,figsize=(6,6)) 看起来没问题。
from_name_re(path_img, fnames, pat, ds_tfms=get_transforms(), size=224) 其中的参数解释如下: 参数 解释 path_img 含有图图像的文件夹路径 fnames 具体图像文件的路径 pat 用来提取标签的正则表达式 ds_tfm 将变换应用到图像上 size 统一设置训练的图像的大小 其中利用size统一设置训练的图像的大小的原因...
png tfms = get_transforms(do_flip = False) #transforms函数跟读取数据无关,是对数据的预处理 data = ImageDataBunch.from_name_func(path, fn_paths, ds_tfms = tfms, size = 24, label_func= lambda x:'3' if '/3/' in str(x) else '7') data.classes #输出为: #['3', '7'] #label...
现在让我们使用planet数据集上进行演示,其(与其他数据集的)不同之处在于每个图像可以具有多个标签(而不仅仅是一个标签) planet= untar_data(URLs.PLANET_TINY)planet_tfms= get_transforms(flip_vert=True, max_lighting=0.1, max_zoom=1.05, max_warp=0.) 这里每张图片的标签都存储在labels.csv文件中。我们需...
planet = untar_data(URLs.PLANET_TINY) planet_tfms = get_transforms(flip_vert=True, max_lighting=0.1, max_zoom=1.05, max_warp=0.) 1. 这里每张图片的标签都存储在labels.csv文件中。我们需要在文件名中添加前缀'train'和后缀'.jpg',并设定每个标签之间用空格分开。
2ds_tfms=get_transforms(), tfms=imagenet_norm, size=224) 3learn = ConvLearner(data, tvm.resnet34, metrics=accuracy) 4learn.fit_one_cycle(6) 5learn.unfreeze() 6learn.fit_one_cycle(4, slice(1e-5,3e-4)) 这5行代码,就是在fastai框架里做ResNet50的two-stage微调,需要的全部操作了。