添加数据变换¶
在本教程中, 我们将介绍创建自定义转换的基本步骤。在学习创建自定义转换之前, 建议先了解文件 transforms.md 中转换的基本概念。
管道概述¶
在 Dataset
中, Pipeline
是中的一个重要组件, 主要负责对图像应用一系列数据增强, 例如: RandomResizedCrop
, RandomFlip
等操作。
以下代码是 Pipeline
用于 SimCLR
训练的配置示例:
view_pipeline = [
dict(type='RandomResizedCrop', size=224, backend='pillow'),
dict(type='RandomFlip', prob=0.5),
dict(
type='RandomApply',
transforms=[
dict(
type='ColorJitter',
brightness=0.8,
contrast=0.8,
saturation=0.8,
hue=0.2)
],
prob=0.8),
dict(
type='RandomGrayscale',
prob=0.2,
keep_channels=True,
channel_weights=(0.114, 0.587, 0.2989)),
dict(type='RandomGaussianBlur', sigma_min=0.1, sigma_max=2.0, prob=0.5),
]
train_pipeline = [
dict(type='LoadImageFromFile', file_client_args=file_client_args),
dict(type='MultiView', num_views=2, transforms=[view_pipeline]),
dict(type='PackSelfSupInputs', meta_keys=['img_path'])
]
在这个 Pipeline
中, 每个数据增强接收一个 dict
, 它们作为输入和输出时刻, 包含图像增强以及其他相关信息的 dict
。
在管道中创建新转换¶
以下是创建新转换的步骤。
步骤 1: 创建转换¶
在 processing.py 中编写一个新的转换类, 并在类中覆盖这个 transform
函数, 这个函数接收一个 dict
的对象, 并返回一个 dict
对象
@TRANSFORMS.register_module()
class NewTransform(BaseTransform):
"""Docstring for transform.
"""
def transform(self, results: dict) -> dict:
# apply transform
return results
注意: 对于这些转换的实现, 您可以应用 mmcv 中的函数。
步骤 2: 将新转换添加到 __init__py¶
然后, 将转换添加到 __init__.py 。
...
from .processing import NewTransform, ...
__all__ = [
..., 'NewTransform'
]
步骤 3: 修改配置文件¶
要使用新添加的 NewTransform
, 你可以按以下的方式修改配置文件:
view_pipeline = [
dict(type='RandomResizedCrop', size=224, backend='pillow'),
dict(type='RandomFlip', prob=0.5),
# add `NewTransform`
dict(type='NewTransform'),
dict(
type='RandomApply',
transforms=[
dict(
type='ColorJitter',
brightness=0.8,
contrast=0.8,
saturation=0.8,
hue=0.2)
],
prob=0.8),
dict(
type='RandomGrayscale',
prob=0.2,
keep_channels=True,
channel_weights=(0.114, 0.587, 0.2989)),
dict(type='RandomGaussianBlur', sigma_min=0.1, sigma_max=2.0, prob=0.5),
]
train_pipeline = [
dict(type='LoadImageFromFile', file_client_args=file_client_args),
dict(type='MultiView', num_views=2, transforms=[view_pipeline]),
dict(type='PackSelfSupInputs', meta_keys=['img_path'])
]