BaşlayınÜcretsiz başlayın

CV ince ayarı: veri kümesi hazırlığı

Bu egzersizde, eğitime hazırlık için Stanford Cars veri kümesini hazırlayacaksın. Bunun için datasets kütüphanesini kullanarak veri kümesini bölmen ve önişleme dönüşümlerini uygulaman gerekiyor. Veri kümesi, 196 araba modeline ait etiketli 8 bin görüntüden oluşur:

veri kümesinden örnek bir araba

Veri kümesi dataset olarak yüklendi. Dönüşümler transforms olarak senin için tanımlandı ve yeniden normalleştirme ile tür dönüştürmeden oluşuyor.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Hugging Face ile Multi-Modal Modeller

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • .train_test_split() metodunu kullanarak dataset'ten %80 eğitim / %20 test bölmesi oluştur.
  • Dönüşümleri (transforms) data_splits üzerine uygula.
  • dataset_transformed içindeki ilk piksel değerleri kümesinden artırılmış görüntüyü görselleştir.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Create a train/test split within the HF dataset
data_splits = ____(test_size=____, seed=42)

# Apply the transformations
dataset_transformed = ____

# Plot the transformed image
plt.imshow(dataset_transformed["train"][0]["____"].permute(1, 2, 0))
plt.show()
Kodu Düzenle ve Çalıştır