Albumentations of Py：albumentationsライブラリ関数の導入、インストール、および使用法に関する詳細なガイド
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アルバムライブラリ機能の概要
albumentationsは、画像データ拡張ライブラリです。高度に最適化されたOpenCVライブラリに基づく画像の高速データ拡張。セグメンテーション、検出など、さまざまな画像タスク用の非常にシンプルなAPIインターフェース。パーソナライズが簡単。PyTorchなどの他のフレームワークに簡単に追加できます。
GitHub官0042 ：GitHub-albumentations-team / albumationations：高速な画像拡張ライブラリと他のライブラリの使いやすいラッパー。ドキュメント：https：//albumentations.ai/docs/ライブラリに関するペーパー：https ：//www.mdpi.com/2078-2489/11/2/125
文档：拡張（albumentations.augmentations）—albumentations1.1.0ドキュメント
1.アルバムライブラリの機能
- ほとんどの変換では、このライブラリは他のライブラリよりも高速です。
- numpy、OpenCV、imgaugに基づいてそれぞれから最適なものを選択してください。
- ライブラリを任意のコンピュータビジョンパイプラインで使用できるようにする、シンプルで柔軟なAPI。
- 大規模で多様な変換のセット。
- このライブラリを拡張して、他のライブラリをラップするのは簡単です。
- 他のタスクに簡単に拡張できます。
- 変換された画像、マスク、キーポイント、バウンディングボックスがサポートされています。
- Python2.7-3.7をサポート
- PyTorchとの統合が簡単です。
- トーチから簡単に通過できます。
- 彼は、Kaggle、topcoder、CVPR、MICCAIなどの多くのDLコンペティションでチャンピオンシップを獲得しています。
- Kaggleマスターによって書かれました。
アルバムライブラリ関数のインストール
pip install albumentations
pip install --user albumentations
アルバムライブラリ機能の使い方
1.クラシックケース
分類-example.ipynb _
オブジェクト検出 -example_bboxes.ipynb
非8ビット画像 -example_16_bit_tiff.ipynb
画像セグメンテーション example_kaggle_salt.ipynb
キーポイント example_keypoints.ipynb
カスタムターゲット example_multi_target.ipynb
天気は example_weather_transforms.ipynbを変換します
シリアル化 serialization.ipynb
リプレイ/決定論的モード replay.ipynb