Visual Pattern Adaptive Distribution - Learning Acceleration — Технология, адаптивно распределяющая визуальные шаблоны в датасете для оптимизации процесса обучения и его ускорения.
Интеллектуальное обнаружение и удаление визуально схожих изображений, освобождающее ваш датасет от избыточных данных.
Автоматическое обнаружение и удаление поврежденных или нечитаемых изображений для обеспечения целостности датасета.
Значительное сокращение времени обучения за счет оптимизации структуры и состава данных.
Фильтрация изображений низкого качества для повышения эффективности обучения модели.
Адаптивное распределение визуальных шаблонов для сбалансированного представления классов.
Интуитивно понятный интерфейс на базе Tkinter и customTkinter для удобной работы с датасетами.
VPAD-LA сканирует ваш датасет, определяя структуру, формат и характеристики файлов. Технология анализирует каждое изображение на предмет его пригодности для обучения модели.
Алгоритм обнаруживает и удаляет визуально схожие изображения, предотвращая переобучение модели на повторяющихся данных.
VPAD-LA автоматически определяет и удаляет файлы, которые повреждены или не могут быть корректно прочитаны.
Технология анализирует изображения на предмет их качества, включая разрешение, четкость и контрастность, отфильтровывая изображения низкого качества.
VPAD-LA интеллектуально распределяет визуальные шаблоны, обеспечивая сбалансированное представление всех классов.
VPAD-LA (Visual Pattern Adaptive Distribution - Learning Acceleration) — это инновационная технология, разработанная командой LeafageAI специально для тех, кто собирает модели из нескольких датасетов, требующих постоянной проверки и оптимизации.
Она фокусируется на анализе визуальных шаблонов и их оптимальном распределении, что позволяет ускорить сходимость моделей и повысить точность результатов.
Технология реализована на Python с использованием преимущественно встроенных библиотек, что делает её легкой для установки и использования. Интерфейс построен на Tkinter и customTkinter, обеспечивая удобство работы.
VPAD-LA — это открытое программное обеспечение, доступное на GitHub под лицензией MIT. Вы можете свободно использовать, модифицировать и распространять его для своих проектов.
Начните оптимизировать свои датасеты прямо сейчас!
1. Скачайте архив по ссылке выше.
2. Распакуйте архив и создайте виртуальное окружение:
python -m venv venv
3. Активируйте окружение (Windows):
venv\Scripts\activate
4. Установите зависимости:
pip install -r requirements.txt
5. Запустите VPAD-LA:
python app.py
VPAD-LA — это проект с открытым исходным кодом. Вы можете просмотреть или внести свой вклад в репозиторий на GitHub.
Исходный код на GitHub ⎇