Albumentations

Albumentations ist eine Python-Bibliothek für Bildverarbeitung und -augmentation, die die Leistung von Deep-Learning-Modellen verbessert. Die Bibliothek bietet eine Vielzahl von Bildtransformationen, die für verschiedene Computer-Vision-Aufgaben wie Klassifizierung, Segmentierung, Detektion und Pose-Schätzung optimiert sind.

Vorteile von Albumentations

• Schnelle und flexible Bildaugmentationen
• Unterstützung für verschiedene Computer-Vision-Aufgaben
• Einfache und leistungsfähige API für die Erstellung von Augmentations-Pipelines
• Kompatibel mit beliebten Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow
• Kostenlos und Open-Source

Anwendungsbereiche

Albumentations wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter:

• Industrie
• Forschung
• Machine-Learning-Wettbewerbe
• Open-Source-Projekte

Unterstützte Aufgaben

Albumentations unterstützt verschiedene Computer-Vision-Aufgaben, darunter:

• Klassifizierung
• Semantische Segmentierung
• Instanz-Segmentierung
• Objekt-Detektion
• Pose-Schätzung

Unterstützte Domänen

Albumentations funktioniert mit Daten aus verschiedenen Domänen, darunter:

• Fotos
• Medizinische Bilder
• Satellitenbilder
• Bilder aus der Fertigung und industriellen Anwendungen
• Generative Adversarial Networks (GANs)

Integration mit Deep-Learning-Frameworks

Albumentations kann mit verschiedenen Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow verwendet werden. Die Bibliothek ist Teil des PyTorch-Ökosystems.

Installation und Dokumentation

Albumentations kann über PyPI installiert werden: pip install -U albumentations Die vollständige Dokumentation ist auf der Website von Albumentations verfügbar.

Zitate

Wenn Sie Albumentations in Ihrer Forschung verwenden, bitten wir Sie, die Bibliothek zu zitieren: @Article{info11020125, AUTHOR = {Buslaev, Alexander and Iglovikov, Vladimir I. and Khvedchenya, Eugene and Parinov, Alex and Druzhinin, Mikhail and Kalinin, Alexandr A.}, TITLE = {Albumentations: Fast and Flexible Image Augmentations}, JOURNAL = {Information}, VOLUME = {11}, YEAR = {2020}, NUMBER = {2}, ARTICLE-NUMBER = {125}, URL = {https://www.mdpi.com/2078-2489/11/2/125}, ISSN = {2078-2489}, DOI = {10.3390/info11020125} }

Sponsoren

Albumentations wird von verschiedenen Unternehmen und Organisationen gesponsert, darunter Hugging Face, Sony, Alibaba Open Source, Tencent Open Source, H2O.ai, Apple, Google Research, Meta Research, NVIDIA Research Projects, Amazon Science, Microsoft Open Source, Salesforce Open Source und Stability AI.