Py之albumentations:albumentations库函数的简介、安装、使用方法之详细攻略续篇

在线体验各类最新模型,更有模型 免费Token 额度领取!
立即体验
简介: Py之albumentations:albumentations库函数的简介、安装、使用方法之详细攻略续篇


目录

albumentations库函数的简介

1、albumentations库特点

albumentations库函数的安装

albumentations库函数的使用方法

1、经典案例


albumentations库函数的简介

      albumentations是图像数据增强库。基于高度优化的 OpenCV 库实现图像快速数据增强。针对不同图像任务,如分割,检测等,超级简单的 API 接口。易于个性化定制。易于添加到其它框架,比如 PyTorch。

GitHub官网GitHub - albumentations-team/albumentations: Fast image augmentation library and an easy-to-use wrapper around other libraries. Documentation: https://albumentations.ai/docs/ Paper about the library: https://www.mdpi.com/2078-2489/11/2/125

文档Augmentations (albumentations.augmentations) — albumentations 1.1.0 documentation

1、albumentations库特点

  • 在大多数转换中,这个库比其他库更快。
  • 基于numpy, OpenCV, imgaug从每一个选择最好的。
  • 简单、灵活的API,允许库在任何计算机视觉管道中使用。
  • 大型的、不同的转换集。
  • 很容易扩展这个库来包装其他库。
  • 易于扩展到其他任务。
  • 支持转换的图像,面具,关键点和包围框。
  • 支持python 2.7 -3.7
  • 易于与PyTorch集成。
  • 容易从火炬传递。
  • 曾在Kaggle、topcoder、CVPR、MICCAI等许多DL竞赛中获得过冠军。
  • 由Kaggle Masters撰写。

albumentations库函数的安装

pip install albumentations

pip install --user albumentations

albumentations库函数的使用方法

1、经典案例

Classification - example.ipynb

Object detection - example_bboxes.ipynb

Non-8-bit images - example_16_bit_tiff.ipynb

Image segmentationexample_kaggle_salt.ipynb

Keypointsexample_keypoints.ipynb

Custom targetsexample_multi_target.ipynb

Weather transformsexample_weather_transforms.ipynb

Serializationserialization.ipynb

Replay/Deterministic modereplay.ipynb


相关文章
|
开发工具 C++ git
《人生苦短,我用python·三》pybind11简单使用
《人生苦短,我用python·三》pybind11简单使用
2268 0
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 网络架构
改进YOLOv8:添加CBAM注意力机制(涨点明显)
改进YOLOv8:添加CBAM注意力机制(涨点明显)
9811 1
|
XML JavaScript 前端开发
xml文件使用及解析
xml文件使用及解析
682 4
|
搜索推荐 JavaScript 前端开发
Gmail邮箱API发送邮件的方法有什么
使用Gmail API发送邮件,需先获取API访问权限,包括在Google Cloud Platform上创建项目,启用Gmail API,生成API密钥或OAuth 2.0凭据。然后,用Python等编程语言设置API请求,指定邮件详情。发送简单邮件涉及创建Base64编码的消息体,而带附件的邮件需编码为multipart格式。可添加邮件头信息,并处理发送结果以确保成功。Gmail API使应用能集成自动化、个性化的邮件发送功能,提升效率和体验。
|
NoSQL Java 微服务
2025 年最新 Java 面试从基础到微服务实战指南全解析
《Java面试实战指南:高并发与微服务架构解析》 本文针对Java开发者提供2025版面试技术要点,涵盖高并发电商系统设计、微服务架构实现及性能优化方案。核心内容包括:1)基于Spring Cloud和云原生技术的系统架构设计;2)JWT认证、Seata分布式事务等核心模块代码实现;3)数据库查询优化与高并发处理方案,响应时间从500ms优化至80ms;4)微服务调用可靠性保障方案。文章通过实战案例展现Java最新技术栈(Java 17/Spring Boot 3.2)的应用.
1034 9
|
Kubernetes Cloud Native JavaScript
为使用WebSocket构建的双向通信应用带来基于服务网格的全链路灰度
介绍如何使用为基于WebSocket的云原生应用构建全链路灰度方案。
|
JSON 前端开发 网络协议
【小家Spring】高性能关键技术之---体验Spring MVC的异步模式(ResponseBodyEmitter、SseEmitter、StreamingResponseBody) 高级使用篇
【小家Spring】高性能关键技术之---体验Spring MVC的异步模式(ResponseBodyEmitter、SseEmitter、StreamingResponseBody) 高级使用篇
【小家Spring】高性能关键技术之---体验Spring MVC的异步模式(ResponseBodyEmitter、SseEmitter、StreamingResponseBody) 高级使用篇
|
Python
Python代码优化避免全局变量
【7月更文挑战第22天】
422 2
|
搜索推荐 数据挖掘 PyTorch
Py之albumentations:albumentations库函数的简介、安装、使用方法之详细攻略续篇
Py之albumentations:albumentations库函数的简介、安装、使用方法之详细攻略续篇
Py之albumentations:albumentations库函数的简介、安装、使用方法之详细攻略续篇
|
Android开发 C++
Android P HAL层添加HIDL实例
Android P HAL层添加HIDL实例
470 0