Prétraiter des jeux de données d’images

Vous développez un système d’agriculture de précision pour aider les agriculteurs à surveiller l’état des cultures, en utilisant un modèle transformer préentraîné, que vous pourrez ensuite affiner sur des images agricoles. Prétraitez le jeu de données à l’aide de AutoImageProcessor pour le préparer à l’entraînement !

Certaines données ont été préchargées :

La classe AutoImageProcessor a été importée depuis transformers
model est égal à microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224
Un dataset d’exemple a été défini, avec une image d’exemple chargée dans la variable image

Cet exercice fait partie du cours

Entraîner efficacement des modèles d’IA avec PyTorch

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Instructions

Chargez un processeur d’images préentraîné à partir du model prédéfini.
Appliquez image_processor à l’ensemble du jeu de données avec map().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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"])

Modifier et exécuter le code