2数据读取与数据扩增

2.1学习目标

• 学习Python和Pytorch中图像读取
• 学会扩增方法和使用Pytorch读取赛题数据

2.2数据读取与数据扩增

2.2.1图像读取（还在学习中……）

• Pillow
• OpenCV

2.2.2数据扩增方法

• 数据扩增介绍
  数据扩增的目的是为了减少神经网络训练过程中的过拟合现象。
• 常见的数据扩增方法
  常见的数据扩增方法主要有两种：一是翻转，可以将已有数据集的图片进行水平或垂直翻转，通过反转可以将数据集翻倍，虽然效果不及收集一组新图片那么好，但是可以大大节省获取更多图片的花费成本。二是裁剪，可以把原图旋转并随意放大后进行裁剪，尽量保证裁剪后的图片仍然可以辨别出图片中原有的内容。（此处介绍的为两种较为基础的数据扩充方法）
• 常用数据扩增库
  有torchvision、imgaug、albumentations等。

2.2.3Pytorch读取数据

class QRDataset(Dataset):def __init__(self, img_path, img_label, transform=None):self.img_path = img_pathself.img_label = img_label if transform is not None:self.transform = transformelse:self.transform = Nonedef __getitem__(self, index):start_time = time.time()img = Image.open(self.img_path[index]).convert('RGB')if self.transform is not None:img = self.transform(img)return img,torch.from_numpy(np.array(self.img_label[index]))def __len__(self):return len(self.img_path)

2.3个人总结

对Pytorch还不熟悉，例如上面的数据读取和数据扩增的具体实现，刚刚开始入门学习，感觉还有很多难点，发现自己的不足，找到了学习的方向，以后还要多多学习，虚心请教。