Pregătirea Datelor, este esențial pentru a asigura că datele tale sunt potrivite pentru a fi utilizate în antrenarea unui model de recunoaștere a persoanelor. Iată pașii pe care îi poți urma pentru a pregăti datele:
 
2.1 Încărcarea Datelor:
Începe prin a încărca datele din setul tău de date în memorie. Acest lucru poate implica citirea imaginilor sau a fișierelor video într-o formă pe care o poate folosi PyTorch.
 
2.2 Redimensionarea și Normalizarea Datelor:
Asigură-te că toate imaginile din setul tău de date au aceeași dimensiune sau sunt redimensionate la aceeași dimensiune. Majoritatea modelelor de recunoaștere a persoanelor necesită imagini de aceeași dimensiune. De asemenea, normalizează valorile pixelilor la intervalul [0, 1] sau [-1, 1] pentru a facilita antrenarea.
 
2.3 Crearea Seturilor de Antrenament, Validare și Testare:
Folosește datele pe care le-ai încărcat pentru a crea seturile de antrenament, validare și testare pe care le-ai definit în pasul 1. Asigură-te că aceste seturi conțin imagini și etichete corespunzătoare.
 
2.4 Codificarea Etichetelor (opțional):
Dacă etichetele tale sunt în format text sau cuvinte, poți să le codifici într-o formă numerică, de obicei, un vector one-hot sau un simplu număr. Aceasta este adesea necesară pentru a antrena modelele de recunoaștere a persoanelor.
 
2.5 Augmentarea Datelor (opțional):
Dacă ai decis să aplici augmentarea datelor în pasul 1.5, aplică acum aceste transformări la setul tău de antrenament pentru a mări diversitatea datelor de antrenament.
 
2.6 Crearea Dataloader-elor:
Pentru a facilita încărcarea și prelucrarea datelor în timpul antrenării, creează dataloader-e pentru fiecare set de date (antrenament, validare și testare). Dataloader-ele permit împărțirea datelor în loturi, amestecarea lor și furnizează datele într-un format potrivit pentru antrenarea modelelor.
 
2.7 Vizualizarea Datelor (opțional):
Dacă dorești, poți să vizualizezi exemple de date din seturile de antrenament, validare și testare pentru a te asigura că datele sunt prelucrate corect și că etichetele sunt asignate corect.
 
2.8 Salvarea Datelor Pregătite:
După ce ai pregătit datele, este o idee bună să le salvezi într-un format care să faciliteze reutilizarea lor ulterior, astfel încât să nu fie necesar să re-execuți toate operațiunile de pregătire de fiecare dată când rulezi modelul.
Cu datele pregătite conform acestor pași, vei fi pregătit să începi antrenarea modelului tău de recunoaștere a persoanelor. Este important să acorzi atenție detaliilor și să te asiguri că datele sunt corect pregătite, deoarece acest lucru va influența performanța finală a modelului.