Ultralytics YOLO — библиотека Python для компьютерного зрения: обнаружение объектов, сегментация, классификация, оценка позы, трекинг и другие задачи.
albumentations-team/AlbumentationsX
Библиотека Python для аугментации изображений в компьютерном зрении: пиксельные, пространственные, медицинские и 3D-преобразования с согласованной обработкой масок, рамок и ключевых точек.
- Звёзды
- 572
- Форки
- 43
- Открытые issues
- 33
- Последний коммит
- позавчера
Что это?
AlbumentationsX — библиотека Python для аугментации изображений: создания новых обучающих примеров на основе существующих изображений, чтобы улучшить модели глубокого обучения. Единый API конвейера применяет одно и то же случайное преобразование к изображению, маскам, ограничивающим рамкам и ключевым точкам, сохраняя их взаимное расположение.
Библиотека включает более 70 попиксельных преобразований, например размытие, шум, изменение цвета и погодные эффекты, а также пространственные преобразования — кадрирование, отражение, эластичные деформации и мозаику. В ней также есть преобразования для медицинских изображений (например, коррекция bias field и артефактов Gibbs ringing) и 3D-преобразования для объёмных данных. В примерах показана интеграция с конвейерами PyTorch и TensorFlow.
Проект распространяется через PyPI и требует Python версии 3.11 или выше. Лицензия — AGPL-3.0-only; у сопровождающих проекта можно приобрести коммерческую лицензию.
Ключевые возможности
- 01Единый API применяет преобразования одновременно к изображениям, маскам, ограничивающим рамкам и ключевым точкам.
- 02Более 70 попиксельных преобразований, включая размытие, шум и изменение цвета.
- 03Пространственные преобразования: кадрирование, отражение, аффинные преобразования, эластичная деформация и мозаика.
- 04Преобразования для медицинских изображений и 3D-преобразования для объёмных данных.
- 05Работает с обучающими конвейерами PyTorch и TensorFlow.
Сценарии использования
- Расширение небольшого размеченного набора данных для обучения моделей детекции объектов или сегментации.
- Аугментация медицинских снимков или объёмных данных с сохранением выравнивания масок.
- Создание воспроизводимых конвейеров предобработки для моделей классификации изображений.
Быстрый старт
- 1
Установите сборку PyTorch для вашей платформы (в качестве примера показана версия только для CPU в Linux).
pip install "torch>=2.13.0" --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu - 2
Установите AlbumentationsX вместе с OpenCV (вариант headless).
pip install "albumentationsx[headless]" - 3
Импортируйте библиотеку и задайте конвейер преобразований.
Что важно знать
- Лицензия AGPL-3.0-only — лицензия с копилефтом, обязывающая предоставлять исходный код при использовании по сети и создании производных работ.
- Требуется Python 3.11 или новее.
- Для импорта библиотеки необходимо отдельно установить сборку PyTorch и выбрать подходящую для вашей конфигурации CPU, CUDA или MPS.
Темы
Частые вопросы
- Что такое AlbumentationsX?
- Библиотека Python для аугментации изображений в компьютерном зрении: пиксельные, пространственные, медицинские и 3D-преобразования с согласованной обработкой масок, рамок и ключевых точек. AlbumentationsX — библиотека Python для аугментации изображений: создания новых обучающих примеров на основе существующих изображений, чтобы улучшить модели глубокого обучения. Единый API конвейера применяет одно и то же случайное преобразование к изображению, маскам, ограничивающим рамкам и ключевым точкам, сохраняя их взаимное расположение.
- AlbumentationsX можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- AlbumentationsX распространяется с открытым исходным кодом под лицензией AGPL-3.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- AlbumentationsX всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в AlbumentationsX — 19 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать AlbumentationsX?
- Расширение небольшого размеченного набора данных для обучения моделей детекции объектов или сегментации. Аугментация медицинских снимков или объёмных данных с сохранением выравнивания масок. Создание воспроизводимых конвейеров предобработки для моделей классификации изображений.
- Как установить AlbumentationsX?
- Установите сборку PyTorch для вашей платформы (в качестве примера показана версия только для CPU в Linux).: pip install "torch>=2.13.0" --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu Установите AlbumentationsX вместе с OpenCV (вариант headless).: pip install "albumentationsx[headless]" Импортируйте библиотеку и задайте конвейер преобразований.
- Где скачать AlbumentationsX?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/albumentations-team/AlbumentationsX
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Ultralytics YOLOv5 — библиотека компьютерного зрения на базе PyTorch для детекции объектов, сегментации экземпляров и классификации изображений, с обучением и экспортом моделей.
OpenCV — библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом на C++, включающая алгоритмы обработки изображений и привязки для нескольких языков.
Набор переиспользуемых инструментов на Python для загрузки датасетов, запуска детекции, трекинга объектов и аннотирования кадров.
Библиотека PyTorch с архитектурами моделей для обработки изображений, предобученными весами и скриптами обучения, валидации и экспорта для задач компьютерного зрения.
Реализация Vision Transformer (ViT) на PyTorch и множества его вариантов для классификации изображений и других задач компьютерного зрения.