НачатьНачать бесплатно

Предобработка наборов данных с изображениями

Вы разрабатываете систему точного земледелия для мониторинга состояния посевов. В её основе лежит предобученная трансформерная модель, которую вы впоследствии дообучите на агрономических снимках. Выполните предобработку набора данных с помощью AutoImageProcessor, чтобы подготовить данные к обучению!

Часть данных уже загружена:

  • Класс AutoImageProcessor импортирован из transformers
  • Переменная model содержит значение microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224
  • Определён пример набора данных dataset, а одно изображение загружено в переменную image

Это упражнение является частью курса

Эффективное обучение моделей ИИ с PyTorch

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Загрузите предобученный процессор изображений на основе заданной переменной model.
  • Примените image_processor ко всему набору данных с помощью map().

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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"])
Редактировать и запускать код