У своїй роботі з обробкою зображень та розв’язанням задачі класифікації, часто зустрічається ситуація, коли вихідні зображення мають різні розміри та співвідношення сторін. Це може стати перешкодою при використанні моделей глибокого навчання, оскільки багато з них вимагають однакових розмірів вхідних даних.

Однак, за допомогою бібліотеки ultralitycs на Python, яка базується на PyTorch, можна розв’язати цю проблему шляхом передбачення зображень з різними співвідношеннями за допомогою лише одного тензора. У цій статті ми розглянемо, як це реалізувати та як це впливає на результати передбачення.

Зазвичай, коли ми хочемо використовувати нейромережу для класифікації зображень, ми маємо змінити розмір кожного зображення так, щоб вони мали однакові розміри. Однак, це призводить до втрати інформації про співвідношення сторін, що може вплинути на якість передбачень моделі.

Для розв’язання цієї проблеми можна скористатися методом масштабування зображень таким чином, щоб їхні співвідношення сторін залишалися незмінними. Один з підходів до цього – застосування спеціальних алгоритмів масштабування.

У нашій статті ми розглянемо один з таких алгоритмів, реалізований за допомогою бібліотеки ultralitycs на Python. Цей алгоритм дозволяє масштабувати зображення таким чином, щоб вони мали однакові розміри та зберігали свої співвідношення сторін.

Цей алгоритм дозволяє передбачати зображення з різними співвідношеннями за допомогою лише одного тензора, що значно спрощує роботу з обробкою зображень та підвищує ефективність використання моделей глибокого навчання.