该函数主要接受以下参数: - size:裁剪后的图片大小; - scale:裁剪区域占原始图片大小的百分比范围,取值在[0,1]之间; - ratio:裁剪区域的宽高比范围。 当然,除了固定的参数设置,randomresizedcrop函数还可以通过设置随机种子来进一步增强数据集的丰富性。通过随机种子的设置,每一次执行randomresizedcrop函数的结果都是...
语法:torchvision.transforms.RandomResizedCrop(size, scale, ratio) 参数: size:图像的所需裁剪尺寸。 scale:该参数用于定义随机区域的上下界。 ratio:此参数用于定义随机纵横比的上限和下限。 返回:此方法将返回给定输入大小的随机裁剪图像。 下图用于演示: 示例1: 在本例中,我们正在转换高度为 300、宽度为 600 ...
# randomly selects the region to crop then applies specified size to resize the crop crop_size = (150, 150) img = v2.RandomResizedCrop(size=crop_size)(orig_img) 这是非常有用的增强,广泛用于训练 Inception 网络。 以下是添加裁剪增强功能可能有益的一些实例: 在物体检测任务中:裁剪可以创建不同...
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...
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...
transforms.RandomResizedCrop: size:裁剪图像大小。 scale:随机裁剪面积比例,默认是(0.08,1)。 ratio:随机长宽比,默认(3/4,4/3)。 interpolation:插值方法,PIL.Image.Nearest\PIL.Image.Bilinear\PIL.Image.Bicubic ——— transforms.RandomResizedCrop( )...
transform = transforms.RandomResizedCrop((100, 300)) imshow(path, transform) Flipping 水平或垂直翻转图像,下面代码将尝试应用水平翻转到我们的图像。 transform = transforms.RandomHorizontalFlip() imshow(path, transform) Padding 填充包括在图像的所有边缘上按指定的数量填充。我们将每条边填充50像素。
核心函数:transforms.RandomResizedCrop(size, scale=(0.08, 1.0), ratio=(3/4, 4/3), interpolation=<InterpolationMode.BILINEAR: 'bilinear'>) from PIL import Image from torchvision import transforms as tfs img = Image.open('scenery.jpg')
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。