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用 OpenCV 实现比 Torchvision 更快的图像增广(Augmentations)

PyTorch入门实战教程

这里作者实现了一个比基于 Pillow 的 Torchvision 本身速度更快的图像增广(Agumentations),主要基于 OpenCV 实现,测评结果显示比 Torchvision 要快 1.5 – 10 倍。

系统需求

需要 OpenCV 3.4.1 版本,作者在 Windows 10 上测试通过,但未在 Linux/MacOS 上测试,因为 OpenCV 在 Linux、MacOS 上 Dataloader 里的多线程有冲突。

安装

  • git clone https://github.com/jbohnslav/opencv_transforms.git

使用方法

  • from opencv_transforms import opencv_transforms as transforms
  • 然后一切都和原始的 transforms 一样。

例子: Image resizing

性能测试

  • 大多数测试能达到提速 1.5X~4X 倍,对于比较大的图像甚至能达到 10 倍。
  • 测试结果是基于这个数据集: Cityscapes dataset.

resize random crop change brightness change brightness and contrast change contrast only random horizontal flips

项目地址

项目地址为:https://github.com/jbohnslav/opencv_transforms

PyTorch入门实战教程

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