Перейти к содержанию

ImageClassifier

ImageClassifier — действие пайплайна для классификации изображений. Сам по себе при создании шага не выполняет инференс — его атрибуты настраивают ClassificationTrainingTask во время Pipeline.train().

Параметры:

  • num_classes — число классов; при None определяется из датасета
  • source_mode="full" — классификация всего изображения; "roi" — классификация области, полученной на шаге локализации
from torchvision.models.resnet import ResNet18_Weights, resnet18

from hyppopipe.data import TrainVal
from hyppopipe.data.dataset import ImageFolderDataset
from hyppopipe.pipeline import Pipeline, Step
from hyppopipe.pipeline.image.classification import ImageClassifier
from hyppopipe.train import Trainer, TrainingConfig

data = TrainVal(
    train=ImageFolderDataset("data/train"),
    val=ImageFolderDataset("data/val"),
)

pipeline = Pipeline(
    {
        "glaucoma_classification": Step(
            ImageClassifier(),
            description="Классификация глаукомы",
        ),
    },
)

pipeline.train(
    step_config={
        "glaucoma_classification": Trainer(
            data=data,
            config=TrainingConfig(epochs=10, batch_size=16, lr=3e-4),
            model_candidates=[resnet18(weights=ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1)],
        )
    },
)

Документация

Classification step functor; fields configure classification.ClassificationTrainingTask.

__call__()

Marker callable; training uses attributes, not runtime invocation.

__init__(*, num_classes=None, source_mode='full')

Store classification training options.

Parameters:

Name Type Description Default
num_classes int | None

Output classes; inferred from the dataset when None.

 None
source_mode SourceMode

"full" uses the whole image; "roi" expects a crop from a prior localize step.

 'full'