Pourquoi l'action condenseImages est-elle incontournable pour vos projets de Computer Vision dans SAS Viya ?

L'Optimisation du Pipeline DL via condenseImages

L'action condenseImages de la bibliothèque Image Action SetGemini said
Groupe logique de fonctionnalités CAS (Cloud Analytic Services) contenant des actions spécifiques (statistiques, data mining, etc.) pour traiter les données en mémoire de manière optimisée.
est le pilier de la préparation de données visuelles dans SAS Cloud Analytic ServicesMoteur analytique distribué et en mémoire (in-memory) au cœur de SAS Viya. Il assure le traitement des données et l'exécution des modèles avec une très haute performance.. Elle permet de prendre des valeurs de pixels brutes ou tabulaires et de les condenser en une table d'images formatée et standardisée. C'est l'étape critique avant d'entraîner des modèles de Deep LearningSous-ensemble du Machine Learning basé sur des réseaux de neurones artificiels profonds. Il excelle dans l'extraction automatique de motifs complexes depuis des données brutes (images, texte, son). ou de vision par ordinateur, car elle vous donne le contrôle total sur la résolution en spécifiant la hauteur et la largeur, ainsi que sur la profondeur des pixels et le nombre de canaux.

Exemples pour l'action condenseImages

Condensation basique en niveaux de gris
Schéma conceptuel de l'exemple : Condensation basique en niveaux de gris

Cet exemple montre comment vectoriser des colonnes de pixels bruts en un blob binaire d'image 2x2. Idéal pour structurer des données tabulaires avant un entraînement Deep Learning sur SAS Viya.

Condensation d'images couleur avec conservation d'ID
Schéma conceptuel de l'exemple : Condensation d'images couleur avec conservation d'ID

Cet exemple convertit des pixels bruts en images RGB via des canaux groupés (RRRRGGGGBBBB), tout en préservant l'ID source grâce au paramètre copyVars pour assurer la traçabilité des données.