DeeplabV3 自动驾驶 数据预处理
时间: 2025-05-27 13:16:21 浏览: 16
### DeeplabV3+ 在自动驾驶中的数据预处理方法
#### 数据收集与标注
在自动驾驶场景下,DeeplabV3+ 的应用通常涉及语义分割任务。为了准备高质量的数据集,需先完成图像采集和像素级标注工作。这一步骤对于后续模型性能至关重要。具体来说,应确保所使用的数据覆盖各种天气条件、光照变化以及不同道路环境下的场景[^1]。
#### 图像增强技术
由于实际驾驶环境中存在诸多不确定因素,因此需要采用多种图像增强手段来扩充训练样本数量并提高泛化能力。常见的做法包括但不限于随机裁剪、翻转、旋转、调整亮度对比度饱和度等操作。这些变换有助于模拟真实世界可能遇到的各种情况,从而让网络学习到更加鲁棒的特征表示。
```python
import albumentations as A
transform = A.Compose([
A.RandomCrop(width=256, height=256),
A.HorizontalFlip(p=0.5),
A.Rotate(limit=45, p=0.7),
A.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2, hue=0.2, always_apply=False, p=0.8)
])
```
#### 尺寸标准化
考虑到 CNN 对输入尺寸有一定要求,在送入模型之前还需要统一所有图片大小至固定分辨率(如 512×512 或其他适合特定硬件资源限制的选择)。此过程可通过插值算法实现平滑缩放而不失真原始结构信息。
```python
from PIL import Image
def resize_image(image_path, output_size=(512, 512)):
img = Image.open(image_path)
resized_img = img.resize(output_size, resample=Image.BILINEAR)
return np.array(resized_img)
image_resized = resize_image('example.jpg')
```
#### 归一化处理
最后一步是对像素值做归一化转换以便于优化器更快收敛。一般会减去全局均值再除以标准差或者简单线性映射到 [-1, 1] 范围内作为最终形式提交给深度学习框架执行前向传播计算。
```python
mean = (0.485, 0.456, 0.406)
std = (0.229, 0.224, 0.225)
normalize_transform = transforms.Normalize(mean=mean, std=std)
tensor_normalized = normalize_transform(tensor_unnormalized)
```
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