005_Нарезка изображений для задачи классификации. (Data-engineering. Программируем)

Для того, чтобы проводить эксперименты с задачей классификации изображений, то нужно сначала правильно организовать датасет. Чем мы и займёмся в этом видео. Здесь будет много кода и будем выполнять роль Дата-инженеров. У меня бывают видео, в которых программа расписана как для детей, но в этом видео уровень сложности гораздо выше, включая многопоточную обработку и асинхронные операции. Много арифметических операций. Кроме этого, показано как работать с конфиг файлом. Конечно, я тоже человек, а значит не могу писать идеальный код. Мне было бы интересно, если бы вы в комментарии поделились своим опытом, как вы делаете подобного рода задачи или может поделились какими-то приёмчиками в программировании, которые более практичны для решения задачи из этого видео. Я же только добавлю, что данный код не проходил этап косметического рефакторинга, поэтому встречаются функции по 200 строк кода. Обнаружена ошибка в коде, которая не даёт стабильно 800x640. Для исправления нужно исправить 20-ю строку (44:12 в видео). Заменить её на result_image = scaled_image.crop((pixel_left, pixel_top, new_resolution_width + pixel_left , new_resolution_height + pixel_top)) Таймкоды: 00:00 | Введение 00:52 | Постановка задачи 03:09 | Структура проекта и базовая подготовка 09:07 | Подгружаем пути к изображениям 12:37 | Загружаем разметку из xml файла 14:56 | Определение ограничивающей рамки 18:08 | Получаем информацию о сцене и определяем назначение изображения 21:12 | Последние приготовления перед обработкой изображений 22:02 | Настройка многопоточной операции 29:47 | Функция обработки изображения 44:50 | Полученные результаты