Освоение продвинутых преобразований TorchVision v2, MixUp, CutMix и современного обучения CNN для компьютерного зрения на уровне передовых

Освоение продвинутых преобразований TorchVision v2, MixUp, CutMix и современного обучения CNN для компьютерного зрения на уровне передовых технологий

В этом руководстве мы рассмотрим продвинутые методы компьютерного зрения с использованием преобразований TorchVision v2, современных стратегий аугментации и мощных улучшений обучения. Мы разберём процесс создания конвейера аугментации, применения MixUp и CutMix, разработки современной CNN с вниманием и реализации надёжного цикла обучения.

Установка библиотек и импорт модулей

Мы начнём с установки библиотек и импорта всех необходимых модулей для нашего рабочего процесса. Настроим PyTorch, TorchVision v2 преобразования и поддерживающие инструменты, такие как NumPy, PIL и Matplotlib, чтобы быть готовыми к созданию и тестированию продвинутых конвейеров компьютерного зрения.

```python

import torch

import torchvision

from torchvision import transforms as T

from torchvision.transforms import v2

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim

from torch.utils.data import DataLoader

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

from PIL import Image

import requests

from io import BytesIO

print(f"PyTorch version: {torch.version}")

print(f"TorchVision version: {torchvision.version}")

```

Продвинутый конвейер аугментации

Мы определяем продвинутый конвейер аугментации, который адаптируется к режимам обучения и валидации. Применяем мощные преобразования TorchVision v2, такие как обрезка, переворачивание, цветовое искажение, размытие, перспективные и аффинные преобразования во время обучения, сохраняя при этом простую предварительную обработку валидации с изменением размера и нормализацией.

```python

class AdvancedAugmentationPipeline:

def init(self, image_size=224, training=True):

# ...

def call(self, image):

return self.transform(image)

```

Продвинутый MixUp/CutMix

Мы усиливаем наше обучение с помощью унифицированного модуля MixUp/CutMix, где стохастически смешиваем изображения или области для замены патчей и вычисляем интерполяцию меток с точным соотношением пикселей.

```python

class AdvancedMixupCutmix:

def init(self, mixupalpha=1.0, cutmixalpha=1.0, prob=0.5):

# ...

def mixup(self, x, y):

# ...

def cutmix(self, x, y):

# ...

def call(self, x, y):

# ...

```

Современная CNN

Мы разрабатываем современную CNN, которая объединяет прогрессивные блоки conv, применяет глобальный средний пулинг и использует изученную шлюзовую схему внимания перед регуляризованным классификатором dropout, чтобы улучшить обобщение, сохраняя при этом простоту вывода.

```python

class ModernCNN(nn.Module):

def init(self, num_classes=10, dropout=0.3):

# ...

def forward(self, x):

# ...

```

Продвинутый тренер

Мы организуем обучение с помощью AdamW, OneCycleLR и динамического MixUp/CutMix, чтобы стабилизировать оптимизацию и повысить обобщение.

```python

class AdvancedTrainer:

def init(self, model, device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'):

# ...

def mixupcriterion(self, pred, ya, y_b, lam):

# ...

def train_epoch(self, dataloader):

...

Читать далее