将图像序列数据送入标准Transformer encode
时间: 2024-05-11 14:13:06 浏览: 13
在计算机视觉领域,将图像数据送入神经网络之前,一般需要进行数据预处理操作,其中标准的Transformer encode是其中的一种。下面提供一个常见的图像预处理方法——将图像进行标准化处理,并调整图像大小,然后进行ToTensor操作,最后送入预训练好的ResNet网络进行特征提取,其中的标准化和ToTensor操作就是Transformer encode的一种形式。
1. 标准化处理
在标准化之前,我们需要将图像转为numpy数组格式,然后对其进行标准化处理。
```python
import numpy as np
import torchvision.transforms as transforms
img_np = np.array(img)
mean = [0.485, 0.456, 0.406]
std = [0.229, 0.224, 0.225]
img_np = (img_np / 255 - mean) / std
```
其中,mean和std是在ImageNet上的统计得出的数据。
2. 调整图像大小
调整图像大小是为了适应网络的输入大小,可以使用torchvision中的transforms对图像进行Resize操作。
```python
transform = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),])
img = transform(img)
```
3. ToTensor操作
调整后的图像需要转为Tensor格式,这可以使用transforms中的ToTensor操作。
```python
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor()
])
img = transform(img)
```
经过上述处理后,图像数据就可以送入预训练好的ResNet网络进行特征提取。