Preprocesarea seturilor de date cu imagini

Dezvolți un sistem de agricultură de precizie care să îi ajute pe fermieri să monitorizeze sănătatea culturilor, folosind un model transformer pre-antrenat pe care îl poți ajusta ulterior pe imagini agricole. Preprocesează setul de date cu AutoImageProcessor pentru a pregăti antrenamentul!

O parte din date a fost pre-încărcată:

Clasa AutoImageProcessor a fost importată din transformers
model este egal cu microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224
A fost definit un dataset de exemplu, cu o imagine eșantion încărcată în variabila image

Acest exercițiu face parte din cursul

Antrenament eficient al modelelor AI cu PyTorch

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Încarcă un procesor de imagini pre-antrenat din model-ul pre-definit.
Aplică image_processor pe întregul set de date folosind map().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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"])

Editează și rulează codul