数据预处理思维导图

下图介绍了数据预处理的知识内容，包括图像载入、图像显示、训练阶段、预测阶段等板块，希望梳理的内容对你有所帮助！

面向深度学习的数据处理

• 训练阶段
  • 数据预处理
    • 尺度归一化
      • transforms.Resize()
    • 转换数据类型
      • transforms.toTensor()
    • 像素值归一化
      • transforms.toTensor()
    • 均值消除
      • transforms.Normalize()
  • 数据增广
    • 随机左右翻转
      • transforms.RandomHorizontalFlip()
    • 随机缩放+随机裁剪
      • transforms.RandomResizedCrop()
    • 随机旋转
      • transforms.RandomRotation()
    • 色彩扰动
      • transforms.ColorJitter()
• 预测阶段
  • 数据预处理
    • 像素值归一化
      • transforms.toTensor()
    • 转换数据类型
      • transforms.toTensor()
    • 尺度归一化
      • transforms.Resize()
    • 均值消除
      • transforms.Normalize()
  • 十重切割(AlexNet)
    • Resize到固定尺度
      • img_size=256
    • 五个位置进行Crop + 水平反转
      • crop_size=224
      • 左上、左下、右上、右下、中央
• 图像显示
  • Notebook内嵌
    • plt.imshow(img)
  • 独立显示
    • PIL
      • img.show()
    • Opencv
      • cv2.imshow('img_label', img); cv2.waitKey(0)
• 图像载入
  • PIL
    • Image.open(img_path)
  • Opencv
    • cv2.imread(img_path,1)
  • Paddle
    • vision.imread(img_path,1)