图像数据预处理流水线设计与实现

图像数据预处理流水线设计与实现

在大模型训练中，图像数据的预处理质量直接影响模型性能。本文分享一个可复现的图像预处理流水线设计。

核心步骤

1. 数据加载与格式统一

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

def load_image(filepath):
    img = cv2.imread(filepath)
    return cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

2. 尺寸标准化与归一化

from torchvision import transforms

def preprocess_transform(size=224):
    return transforms.Compose([
        transforms.Resize((size, size)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                          std=[0.229, 0.224, 0.225])
    ])

3. 数据增强策略

# 常见增强方法
augmentations = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),
    transforms.RandomRotation(degrees=15),
    transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2)
])

重要提醒

• 避免在流水线中使用可能泄露隐私的图像内容
• 所有数据处理需保持原始标签信息一致
• 建议先在小样本数据集上验证流程正确性

该方案可作为大模型训练前的基础预处理管道，可根据具体任务调整参数。