本部分主要介绍一下数据增强部分，PaddleSeg套件里把数据增强部分都定义在transforms里面，这样就与Pytorch比较类似，这样就把一些基本的图像处理方法(缩放、归一化等)和数据增强（随机裁剪、翻转、颜色抖动）统一了，自己新增的数据增强方法也可以添加在这里。 transforms包含多种数据增强方法，如下图所示：数据增强的代码入口与Dataset一样来自Config类，在后去confi

随着PaddlePaddle2.0的更新，PaddleClas图像分类套件也更新到了2.0-rc1版本。新版本的PaddleClas套件已经默认使用动态图来进行模型训练。现在我们使用PaddleClas套件从零实现一个简单的垃圾分类器，来体验一下新版本的PaddleClas的的方便快捷，即使初学者也能训练出高精度的模型。本篇文章分为上下两部分，上部讲解如何从零开始训练，下部讲解部分核心代码以及深度

本文收录在https://blog.aistudyclub.com 公众号:人工智能研习社训练完成模型之后，可以对图片进行预测，还可以实现模型结果可视化，查看分割效果。运行命令如下：python predict.py \--config configs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml \--model_path output/iter_1

之前解析了PaddleSeg训练模型的过程，在训练结束后会输出模型文件。得到模型文件，就可以对图片进行预测，还可以实现模型结果可视化，查看分割效果。使用模型文件分割图片，可运行以下命令：python predict.py \--config configs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml \--model_path output/iter