이전의 데이터셋 포스팅을 보시면 더 이해가 잘될거같습니다.
https://dohun-0714.tistory.com/27
pytorch 데이터셋 클래스
https://github.com/dohun-mat/dna_study_semina/blob/main/%EA%B3%BC%EC%A0%9C/week4_%EA%B3%BC%EC%A0%9C_2.ipynb GitHub - dohun-mat/dna_study_semina Contribute to dohun-mat/dna_study_semina development by creating an account on GitHub. github.com 코드는 깃
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자세한코드는 깃허브를 참고하면됩니다.
GitHub - dohun-mat/dna_study_semina
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Normalize: 픽셀 값에 대해 (X - mean)/std를 진행하며, 이때 통계 값은 ImageNet 데이터 셋의 RGB 통계값을 이용할 것이다.
텐서화: 파이토치는 tensor자료 형을 이용하므로 totensor를 해준다.
augmentation: trainset에만 적용한다.
trainset에는 train_transformers를 적용해 데이터를 augmentation을 해주고
testset에는 test_trainformers를 적용해 Normalize한뒤에 텐서로 바꾸어주었다.
albumentation라이브러리와 함수들이 궁금하다면 밑에링크에 들어가보면 된다.
https://dohun-0714.tistory.com/29
python albumentation 라이브러리 설명
albumentation은 이미지를 손쉽게 augmentation 해주는 python 라이브러리이다. 다양한 영상변환 알고리즘을 제공하고 있고, 처리속도도 매우 빨라 딥러닝 전처리 용으로 유용하게 사용할 수 있다. A.Resize
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이어서 augmentation이 적용된사진을 다시 원래이미지로 되돌려보겠다.
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