ПочатиПочніть безкоштовно

Тонке налаштування CV: підготовка набору даних

У цій вправі ви підготуєте набір даних Stanford Cars до тренування. Для цього потрібно використати бібліотеку datasets, щоб розбити набір даних і застосувати попередні перетворення. Набір містить 8 тис. розмічених зображень 196 моделей автомобілів:

an example car from the dataset

Набір даних уже завантажено як dataset. Перетворення визначено для вас у змінній transforms і вони містять перенормування та зміну типів.

Ця вправа є частиною курсу

Багатомодальні моделі з Hugging Face

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть розбиття train/test 80/20 з dataset, використавши метод .train_test_split().
  • Застосуйте перетворення (transforms) до data_splits.
  • Побудуйте графік аугментованого зображення з першого набору піксельних значень у dataset_transformed.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()
Редагувати та запускати код