YOLOv5 分类模型的预处理

YOLOv5 分类模型的预处理

flyfish

版本 6.2

将整个代码简化成如下代码

py 复制代码
imgsz=224
file = "/home/a/Pictures/1.jpg"
transforms = classify_transforms(imgsz)
im = cv2.cvtColor(cv2.imread(file), cv2.COLOR_BGR2RGB)
print(im.shape)

im = transforms(im)
print(im.shape)

im = im.unsqueeze(0).to("cpu")
print(im.shape)

(511, 306, 3) H,W,C顺序

torch.Size([3, 224, 224]) 经过transforms后

torch.Size([1, 3, 224, 224]) 通过unsqueeze扩展增加一维,最后是NCHW的维度进入模型

图像经过了如下变换

python 复制代码
def classify_transforms(size=224):
    # Transforms to apply if albumentations not installed
    return T.Compose([T.ToTensor(), T.Resize(size), T.CenterCrop(size), T.Normalize(IMAGENET_MEAN, IMAGENET_STD)])

最重要的是这两个

py 复制代码
T.Resize(size)
T.CenterCrop(size)

分步演示

T.Resize(size) 图像的缩放

看一个参数还是两个参数

如果是一个参数int,那么图像的较小边将与该参数匹配,然后进行缩放,高宽比例不变。

如果是(h, w),那么图像就缩放到(h, w)大小。

举个例子

如果 height > width 那么图片会被缩放到 (size * height / width, size).比例不变

参考:https://pytorch.org/vision/main/generated/torchvision.transforms.Resize.html

复制代码
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from torchvision import transforms

file_path = "./1.jpg"
img = Image.open(file)
print("Original:", img.size)

用了PIL库 是 宽w,高h 顺序

原始大小 宽w,高h Original: (306, 511)

复制代码
trans0 = transforms.Compose([transforms.Resize(imgsz)]) 
after0 = trans0(img)

print("Resize:", after0.size)
after0.save('2.jpg')

经过Resize之后 宽w,高h Resize: (224, 374)

复制代码
trans1 = transforms.Compose([transforms.CenterCrop(imgsz)])
after1 = trans1(after0)
print("CenterCrop:", after1.size)
after1.save('3.jpg')

经过中心剪裁后 CenterCrop: (224, 224)

相关推荐
白熊1888 小时前
【计算机视觉】CV实战项目 - 基于YOLOv5与DeepSORT的智能交通监控系统:原理、实战与优化
人工智能·yolo·计算机视觉
FPGA开源工坊10 小时前
FPGA上实现YOLOv5的一般过程
yolo·fpga开发
SophiaSSSSS13 小时前
无标注文本的行业划分(行业分类)算法 —— 无监督或自监督学习
学习·算法·分类
胡耀超13 小时前
5.第五章:数据分类的方法论
大数据·人工智能·分类·数据挖掘·数据治理·数据分类·分类分级
摸鱼小能手~1 天前
TextCNN 模型文本分类实战:深度学习在自然语言处理中的应用
深度学习·自然语言处理·分类
埃菲尔铁塔_CV算法1 天前
YOLO 模型的深度剖析及其在生物医药领域的创新应用
深度学习·神经网络·yolo·目标检测·计算机视觉
limengshi1383921 天前
使用Python将YOLO的XML标注文件转换为TXT文件格式
xml·python·yolo
云天徽上1 天前
【数据可视化-22】脱发因素探索的可视化分析
人工智能·机器学习·信息可视化·分类
unix2linux2 天前
YOLO v5 Series - FFmpeg & (HTML5 + FLV.js ) & ONNX YOLOv5s Integrating
yolo·ffmpeg·html5
梦想的初衷~2 天前
基于机器学习的多光谱遥感图像分类方法研究与定量评估
人工智能·机器学习·分类