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
yolo大师兄4 小时前
【YOLO系列(V5-V12)通用数据集-火灾烟雾检测数据集】
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·机器学习
Elastic 中国社区官方博客6 小时前
Elasticsearch:使用机器学习生成筛选器和分类标签
大数据·人工智能·elasticsearch·机器学习·搜索引擎·ai·分类
MPCTHU1 天前
预测分析(三):基于机器学习的分类预测
人工智能·机器学习·分类
荷包蛋蛋怪1 天前
【北京化工大学】 神经网络与深度学习 实验6 MATAR图像分类
人工智能·深度学习·神经网络·opencv·机器学习·计算机视觉·分类
贤小二AI1 天前
贤小二c#版Yolov5 yolov8 yolov10 yolov11自动标注工具 + 免python环境 GPU一键训练包
人工智能·深度学习·yolo
zy_destiny2 天前
【工业场景】用YOLOv12实现饮料类别识别
人工智能·python·深度学习·yolo·机器学习·计算机视觉·目标跟踪
卧式纯绿2 天前
每日文献(八)——Part one
人工智能·yolo·目标检测·计算机视觉·目标跟踪·cnn
HABuo2 天前
【YOLOv8】YOLOv8改进系列(12)----替换主干网络之StarNet
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·计算机视觉
AdaCoding2 天前
YOLOv8架构详解
yolo·网络结构图
云卷云舒___________3 天前
【Ultralytics YOLO COCO 评估脚本 | 获得COCO评价指标】
yolo·coco·ultralytics