MS AI School Day 52

2023.06.19
데이터 가공 프로젝트

02.데이터 증강 라벨링 이미지 처리 데이터셋 구현-버전3
291 페이지

• pytorch
  https://pytorch.org/
  https://tutorials.pytorch.kr/

설명	코드
필요한 모듈 임포트	코드 실행에 필요한 모듈과 패키지를 가져옵니다. torch, os, glob, PIL의 Image, torch.utils.data의 Dataset, DataLoader, 그리고 torchvision의 transforms를 임포트합니다.
흑백 이미지 확인 함수 정의	is_grayscale 함수를 정의합니다. 이 함수는 주어진 이미지가 흑백 이미지인지 확인합니다. 이미지의 모드가 'L'이면 True를 반환하고, 아니면 False를 반환합니다.
CustomImageDataset 클래스 정의	CustomImageDataset 클래스를 정의합니다. 이 클래스는 PyTorch의 Dataset 클래스를 상속받아 이미지 데이터셋을 나타냅니다.
CustomImageDataset 초기화	CustomImageDataset 객체를 초기화합니다. 이 때 이미지 경로와 변환(transform)을 인자로 전달합니다. 지정된 디렉토리에서 이미지 파일들의 경로를 가져와서 image_paths에 저장합니다.
데이터 로더 초기화	DataLoader 객체를 초기화합니다. 이를 위해 dataset과 배치 크기(batch_size), 셔플 여부(shuffle) 등을 설정합니다.
데이터 로더 반복문 실행	data_loader에서 배치 단위로 이미지와 레이블을 가져와서 출력합니다. 이를 위해 for 반복문을 사용하고, 각 반복에서 images와 labels를 언패킹하여 출력합니다.