albumentations

albumentations

提升深度学习模型质量的图像增强Python库

Albumentations, 一个高效的Python库用于图像增强,通过逾70种方法优化深度学习和计算机视觉模型性能。支持PyTorch和TensorFlow框架,适合多种视觉任务如分类、语义分割和目标检测。

Albumentations图像增强深度学习计算机视觉Python库Github开源项目

Albumentations 项目介绍

什么是 Albumentations

Albumentations 是一个用 Python 编写的图像增强库。图像增强技术通常用于深度学习和计算机视觉任务中,以提高训练模型的质量。图像增强的目的是从现有数据中创建新的训练样本,从而提升模型的能力和准确性。

例如,可以利用 Albumentations 对图像进行像素级增强,从原始图像创建出新的变体。

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为什么选择 Albumentations

  • 支持多种计算机视觉任务: Albumentations 支持分类、语义分割、实例分割、目标检测和姿态估计等常见的计算机视觉任务。
  • 简单统一的 API: 提供一个简单统一的 API,可以处理包括 RGB 图像、灰度图像和多光谱图像在内的各种数据类型,及其对应的分割掩码、边界框和关键点。
  • 多样性丰富的增强: 库中包含超过 70 种不同的增强方式,用于从现有数据中生成新的训练样本。
  • 快速高效: 每次新版本发布时,都会对增强效果进行基准测试,以确保提供最快的速度。
  • 兼容主流深度学习框架: 与 PyTorch 和 TensorFlow 等流行的深度学习框架配合使用,该库也是 PyTorch 生态系统的一部分。
  • 由专家撰写: 作者们在计算机视觉系统的生产中有丰富的经验,并且常参与机器学习比赛。团队核心成员中有多人荣获 Kaggle 大师称号。
  • 行业广泛使用: 广泛用于工业界、深度学习研究、机器学习竞赛以及开源项目中。

安装

Albumentations 需要 Python 3.9 或更高版本。在 PyPI 上可以通过以下命令安装最新版:

pip install -U albumentations

其他安装方法可以参考官方文档

简单示例

以下是一个使用 Albumentations 的简单代码示例:

import albumentations as A import cv2 # 声明一个增强管道 transform = A.Compose([ A.RandomCrop(width=256, height=256), A.HorizontalFlip(p=0.5), A.RandomBrightnessContrast(p=0.2), ]) # 使用 OpenCV 读取并转换图像为 RGB 颜色空间 image = cv2.imread("image.jpg") image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 增强图像 transformed = transform(image=image) transformed_image = transformed["image"]

谁在使用 Albumentations

多家知名企业和研究机构都在使用 Albumentations,包括 Apple、Google、Meta、NVIDIA、Amazon、Microsoft、Salesforce、IBM 等。此外,该库也被广泛使用于机器学习竞赛和其他开源项目中。

Augmentations 列表

  • 像素级增强: 专注于改变输入图像的像素值,不影响其他目标,比如掩码、边界框、关键点等。例如,模糊、颜色抖动、直方图匹配等。
  • 空间级增强: 同时改变输入图像及其附带的目标,如掩码、边界框、关键点等。例如,仿射变换、中心裁剪、随机旋转等。

基准测试结果

在多种常见的图像增强任务中,相对于其他流行的增强库如 augly、imgaug、kornia 和 torchvision,Albumentations 在大多数操作上表现出色,速度领先。

Albumentations 因其高效性、灵活性和丰富的功能,已经成为深度学习和计算机视觉研究领域的重要工具。无论是图像分类、目标检测,还是医学影像处理,它都提供了令人满意的效果和开发体验。

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