paddlex.det.transforms.ComposedSegTransforms(mode, train_crop_shape=[769, 769], mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) 1. 语义分割DeepLab和UNet模型中已经组合好的数据处理流程,开发者可以直接使用ComposedSegTransforms,简化手动组合transforms的过程, 该类中已经包含了RandomHorizontalFlip...
从我对变化检测的使用来看,相比旧版本PaddleRS重写了transforms的部分内容,调整了网络模型的位置,目前大佬们还没出相关文档。但readme中有训练代码,所以训练难度并不大。预测部分并无示例,这个项目也算是一小点补充。 强烈安利:PaddleRS 下面上代码。 一、数据准备 训练文件中,可以直接下载示例数据集进行训练。如果想...
默认值为1。 transforms (paddlers.transforms): 数据预处理操作。默认值为None, 即使用`model.yml`中保存的数据预处理操作。 warmup_iters (int): 预热轮数,用于评估模型推理以及前后处理速度。若大于1,会预先重复预测warmup_iters,而后才开始正式的预测及其速度评估。默认为0。 repeats (int): 重复次数,用于...
# 构建需要使用的数据变换(数据增强、预处理)importpaddlers.transformsasT# 使用Compose组合多种变换方式。Compose中包含的变换将按顺序串行执行train_transforms=T.Compose([# 读取数据T.DecodeImg(),# 随机裁剪T.RandomCrop(# 裁剪区域将被缩放到256x256crop_size=256,# 将裁剪区域的横纵比固定为1aspect...
train_transforms = T.Compose([ T.Resize(target_size=512), T.RandomHorizontalFlip(), T.Normalize( mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5]), ]) 定义dataset,这个是本文重点,难点问题都出现在这 train_dataset = pdrs.datasets.CDDataset( data_dir='E:/dataFiles/github/PaddleRS/tutorials...
from paddle.vision.transforms import Normalize transform = Normalize(mean=[127.5], std=[127.5], data_format='CHW') # 使用transform对数据集做归一化 print('download training data and load training data') train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=transform) ...
sample_transforms: - !DecodeImage to_rgb: true with_mixup: false - !RandomFlipImage prob: 0.5 - !NormalizeImage is_channel_first: false is_scale: true mean: [0.485, 0.456, 0.406] std: [0.229, 0.224, 0.225] - !ResizeImage max_size: 1333 target_size: 800 - !Permute channel_first: ...
#228 (comment) 参考此issue,预测结果有锯齿,应该跟transforms的定义有关,可以将输入图像的shape设得更大,来优化锯齿的问题。 对应于你这里下载的模型,可以修改下载解压后目录中的model.yml下的target_size参数,目前是512*512,可以根据自己的实际图片输入情况和显存情况,设得更大 Model: DeepLabv3p Transforms: - ...
git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail 分支1 标签0 huilin[Docs] coco_tools update some description ...7ff29fc3年前 190 次提交 提交 deploy [Docs] Fix typo 3年前 docs [Docs] coco_tools update some description (#60) ...
数据预处理及增强:提供极简的图像预处理和增强方法--Transforms,适配imgaug图像增强库,支持上百种数据增强策略,是开发者快速缓解小样本数据训练的问题。 模型训练:集成PaddleClas,PaddleDetection,PaddleSeg视觉开发套件,提供大量精选的、经过产业实践的高质量预训练模型,使开发者更快实现工业级模型效果。