除了Resize()、CenterCrop()和RandomResizedCrop(),还有各种其他Transform可用的类。让我们看看最常用的。 1. RandomCrop PyTorch 中的此类在随机位置裁剪给定的 PIL 图像。以下是RandomCrop接受的参数: torchvision.transforms.RandomCrop(size, padding=None, pad_if_needed=False, fill=0) size:此参数采用一个整数...
利用transforms.RandomCrop方法,您可以轻松实现随机剪裁。 random_crop=transforms.RandomCrop(crop_size)cropped_image=random_crop(image)# 执行随机剪裁 1. 2. RandomCrop(crop_size): 定义一个随机剪裁的变换。 random_crop(image): 对加载的图像进行随机剪裁。 5. 进行数据增强和训练准备 为了用于训练,我们可能...
writer.add_image("Resize", img_resize_2, 1) # 随机裁剪RandomCrop trans_random = transforms.RandomCrop(512) trans_compose_2 = transforms.Compose([trans_random, trans_totensor]) for i in range(10):#裁剪10次 img_crop=trans_compose_2(img) writer.add_image("RandomCropHW",img_crop,i) 6...
CenterCrop、RandomCrop、RandomSizedCrop:裁剪图片,CenterCrop和RandomCrop在crop时是固定size,RandomResizedCrop则是random size的crop。 Pad:填充。 ToTensor:把一个取值范围是 的PIL.Image转换成Tensor。形状为 的Numpy.ndarray转换成形状为 ,取值范围是 的torch.FloatTensor。 RandomHorizontalFlip:图像随机水平翻转,翻转...
• transforms.RandomCrop:对图像进行裁剪(这个在训练集里面用,验证集就用不到了) • transforms.ToTensor:将图像转换成张量,同时会进行归一化的一个操作,将张量的值从0-255转到0-1 • transforms.Normalize:将数据进行标准化 (2)transforms运行原理 ...
random_crops = [T.RandomCrop(size=size)(orig_img) for size in (400,300)] plt.figure('resize:128*128') ax1 = plt.subplot(131) ax1.set_title('original') ax1.imshow(orig_img) ax2 = plt.subplot(132) ax2.set_title('400*400'...
之前的transform ’只是进行了缩放和归一,在这里添加RandomCrop和RandomHorizontalFlip 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # define a transform to normalize the data transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTe...
pytorch的randomresizedcrop函数pytorch的randomresizedcrop函数 PyTorch的randomresizedcrop函数是一种数据增强技术,用于在图像数据集中裁剪和重新调整大小以增加数据多样性。 该函数可以实现随机裁剪出图片中不同的区域,再将裁剪后的图像调整为预定大小。通过这种随机裁剪和大小调整的方式,既可提高数据集的丰富性,同时还能...
一、 裁剪——Crop 1.随机裁剪:transforms.RandomCrop classtorchvision.transforms.RandomCrop(size,padding=None,pad_if_needed=False,fill=0,padding_mode=‘constant’) 功能:依据给定的size随机裁剪 参数: size- (sequence or int),若为sequence,则为(h,w),若为int,则(size,size) ...
首先,我们用 transform.Compose 输入转换的一个数组。RandomHorizontalFlip 会随机水平翻转照片。RandomCrop 随机剪裁照片。下面是水平剪裁的示例: 最后,两个最重要的步骤:ToTensor 将图像转换为 PyTorch 能够使用的格式;Normalize会让所有像素范围处于-1到+1之间。注意,在声明转换时,ToTensor 和 Normalize 必须和前面定义...