Preprocesar conjuntos de datos de imágenes

Estás desarrollando un sistema de agricultura de precisión para ayudar a los agricultores a controlar la salud de los cultivos, utilizando un modelo de transformada preentrenado, que luego puedes afinar con imágenes agrícolas. Preprocesa el conjunto de datos utilizando AutoImageProcessor para prepararlo para el entrenamiento.

Se han precargado algunos datos:

La clase AutoImageProcessor se ha importado de transformers
model es igual a microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224
Se ha definido una muestra dataset, con una imagen de muestra cargada en la variable image

Este ejercicio forma parte del curso

Entrenamiento eficiente de modelos de IA con PyTorch

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Instrucciones del ejercicio

Carga un procesador de imágenes preentrenado desde la página predefinida model.
Asigna el image_processor a todo el conjunto de datos.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando el código de muestra.

# Load a pre-trained image processor
image_processor = ____.____(model)

# Map the image_processor to the entire dataset
dataset = dataset.____(
    lambda examples: {
        "pixel_values": [
            image_processor(image, return_tensors="pt").pixel_values
            for image in examples["img"]
        ]
    },
    batched=True,
)
print(dataset[0]["img"])

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