Пространство имен data_processing
Пространство имен data_processing предоставляет функциональность для обработки данных для обучения моделей классификации, а также для обработки изображений для задач классификации.
Базовый класс Dataset
Пространство имен classification в составе пространства имен data_processing содержит класс Dataset, который является базовым для классов наборов данных, которые вы можете использовать для обучения и тестирования моделей классификации.
Базовый класс Dataset предоставляет следующие методы:
split()Разделяет набор данных на обучающую и тестовые выборки. Обучающие и тестовые выборки представляют собой вектор пар меток классов объектов и векторов бинарных значений, соответствующих наличию или отсутствию спайка. В свою очередь наличие спайка соответствует принадлежности объекта определенному классу.
get_data_for_training()Получает данные для обучения модели классификации.
get_data_for_inference()Получает данные для инференса модели классификации.
get_steps_per_frame()Получает количество шагов, необходимых для обработки одного класса объектов.
get_steps_required_for_training()Получает количество шагов, необходимых для обучения модели классификации.
get_steps_required_for_inference()Получает количество шагов, необходимых для инференса модели классификации.
get_required_training_amount()Получает информацию о количестве объектов, используемых для обучения модели классификации.
get_amount_of_classes()Получает информацию о количестве классов в наборе данных.
Пространство имен images
Пространство имен classification также содержит пространство имен images, используемое для получения сведений о классификации изображений. В свою очередь пространство имен images содержит класс Dataset, который является наследником базового класса Dataset и предоставляет дополнительные методы для обработки изображений.
Класс Dataset в пространстве имен images предоставляет следующие методы:
process_labels_and_images()Считывает поток изображений и их меток классов и формирует набор данных для обучения и инференса модели классификации изображений путем преобразования изображений в спайки.
make_training_labels_generator()Создает генератор набора меток, соответствующих классам изображений, для обработки моделью за шаг ее исполнения.
make_training_images_spikes_generator()Создает генератор набора изображений в виде спайков для обработки моделью за шаг ее исполнения во время ее обучения.
make_inference_images_spikes_generator()Создает генератор набора изображений в виде спайков для обработки моделью за шаг ее исполнения во время ее инференса.
make_incrementing_image_to_spikes_converter()Создает преобразователь, который преобразует изображение в виде вектора байтов в вектор спайков.
get_image_size()Получает размер изображения в байтах.
Подробнее о классах пространства имен data_processing см. в API-документации Kaspersky Neuromorphic Platform.
