АУГМЕНТАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ PYTORCH

Аугментация изображений - это процесс генерации новых изображений на основе существующих, путем применения различных трансформаций. Она широко применяется для обучения нейронных сетей, так как позволяет создать большой и разнообразный набор данных для обучения, что улучшает качество модели.

В библиотеке PyTorch существует множество инструментов для аугментации изображений, которые можно использовать в своих проектах. Например, можно применять горизонтальное отражение, повороты, изменения масштаба, обрезки и другие трансформации.

import torchvision.transforms as transforms transform = transforms.Compose([             transforms.Resize(256),             transforms.RandomCrop(224),             transforms.RandomHorizontalFlip(),             transforms.ToTensor(),             transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],                                  std=[0.229, 0.224, 0.225]) ])

В данном примере мы создаем набор трансформаций для аугментации изображений. Сначала мы изменяем размер изображения до 256х256, затем случайным образом вырезаем изображение размером 224х224 из исходного. Далее, с вероятностью 0.5 мы отражаем изображение по горизонтали. Затем мы преобразуем изображение в тензор и выполняем нормализацию с помощью стандартных значений.

Таким образом, аугментация изображений является важным инструментом для улучшения качества моделей машинного обучения на основе нейронных сетей. Библиотека PyTorch предоставляет широкие возможности для реализации различных трансформаций изображений в своих проектах.