图像预处理流水线构建经验分享

在大模型训练过程中，图像预处理是决定模型性能的关键环节。本文分享一个可复现的图像预处理流水线构建方法。

核心步骤

数据清洗：使用OpenCV去除低质量图片

import cv2
import os

def clean_images(folder_path):
    for filename in os.listdir(folder_path):
        if filename.endswith('.jpg'):
            img = cv2.imread(os.path.join(folder_path, filename))
            if img is None or img.size == 0:
                os.remove(os.path.join(folder_path, filename))

标准化处理：统一尺寸和归一化

from torchvision import transforms
import torch.nn.functional as F

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

数据增强：提升模型泛化能力

augmentation = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),
    transforms.RandomRotation(degrees=15),
    transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2)
])

通过构建这样的流水线，可有效提升大模型训练效率和准确性。