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,同时还能有效减少过拟合的风险,从而提高...
RandomCrop是从图像任意一点随机裁剪,参数padding表示是否填充图像边缘,默认为不填充,参数pad_if_needed表示当图像尺寸小于裁剪尺寸时是否进行填充。RandomResizedCrop是随机尺度比例裁剪,参数scale表示裁剪后图像的尺度范围,参数ratio表示裁剪后图像长宽比的范围,interpolation表示插值方式。FiveCrop是从图像中心和图像四个顶点进...
首先,我们将对每张图像以50%的概率进行随机的水平翻转,这是通过`transforms.RandomHorizontalFlip`实现的。一般来说,图像的水平翻转不会影响其类别识别,因为物体的类别与图像的水平方向无关。然而,如果我们的目标是图像中的数字或字母识别,那么方向性就变得重要了。 第二种数据增强方法是`transforms.RandomResizedCrop`,...
RandomResizedCrop随机裁剪并resize。 FiveCrop与TenCrop从图像的四个角以及中心进行多次裁切 3. 形变变换。可以模拟弹性物体运动时的形变,增强模型对形变的鲁棒性。 ElasticTransform给图像添加随机形变。 4. 仿射变换。可以从不同视角获取图像,增强模型对视角变化的鲁棒性。 RandomRotation随机旋转图像。 RandomAffine进行...
classtorchvision.transforms.RandomResizedCrop(size,scale=(0.08,1.0),ratio=(0.75,1.3333333333333333),interpolation=2) 功能:随机大小,随机长宽比裁剪原始图片,最后将图片resize到设定好的size 参数: size- 输出的分辨率 scale- 随机crop的大小区间,如scale=(0.08, 1.0),表示随机crop出来的图片会在的0.08倍至1倍之...
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[0,255]的PIL.Image转换成Tensor。形状为(H,W,C)的Numpy.ndarray转换成形状为[C,H,W],取值范围是[0,1.0]的torch.FloatTensor。 Ran...
importtorchvision.transformsastransforms# 定义截取的目标尺寸crop_size=224# 创建一个随机截取的transformtransform=transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(crop_size),transforms.ToTensor()]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 上述代码中,我们通过RandomResizedCrop类创建了一个随机截取的transform...
一、 裁剪——Crop 1.随机裁剪:transforms.RandomCrop 2.中心裁剪:transforms.CenterCrop 3.随机长宽比裁剪 transforms.RandomResizedCrop 4.上下左右中心裁剪:transforms.FiveCrop 5.上下左右中心裁剪后翻转: transforms.TenCrop 二、翻转和旋转——Flip and Rotation ...
CenterCrop、RandomCrop、RandomResizedCrop: 裁剪图片 Pad:填充 ToTensor:将PIL Image对象转成Tensor,会自动将[0, 255]归一化至[0, 1] 对Tensor的操作包括: Normalize:标准化,即减均值,除以标准差 ToPILImage:将Tensor转为PIL Image对象 如果要对图片进行多个操作,可通过Compose函数将这些操作拼接起来,类似于nn.Se...
transform=transforms.Compose([ transforms.RandomRotation(30), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandomResizedCrop(224, scale=(0.96, 1.0), ratio=(0.95, 1.05)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(