Görüntü veri kümelerini ön işleme

Çiftçilerin ürün sağlığını izlemelerine yardımcı olacak bir hassas tarım sistemi geliştiriyorsun. Daha sonra tarımsal görüntüler üzerinde ince ayar yapabileceğin, önceden eğitilmiş bir transformer modelinden yararlanacaksın. Eğitime hazırlık için veri kümesini AutoImageProcessor ile ön işlemeden geçir!

Bazı veriler önceden yüklendi:

AutoImageProcessor sınıfı transformers içinden içe aktarıldı
model, microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224 değerine eşit
Örnek bir dataset tanımlandı ve örnek bir görüntü image değişkenine yüklendi

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

PyTorch ile Verimli AI Model Eğitimi

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Önceden tanımlı model değişkeninden bir önceden eğitilmiş görüntü işlemcisini yükle.
image_processor’ı tüm veri kümesine uygula (map et).

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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"])

Kodu Düzenle ve Çalıştır