torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=2) size:输出图像的大小 interpolation : 插值,默认的 PIL.Image.BILINEAR, 一共有4中的插值方法 Image.BICUBIC,PIL.Image.LANCZOS,PIL.Image.BILINEAR,PIL.Image.NEAREST 支持采样的方法包括 : Image.BICUBIC:三次样条插值 Image.BILINEAR:双线性 Image.NEAREST:最低...
class torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=2) 功能:重置图像分辨率 参数: size- If size is an int, if height > width, then image will be rescaled to (size * height / width, size),所以建议size设定为h*w interpolation- 插值方法选择,默认为PIL.Image.BILINEAR 10.标准化:transforms.Nor...
• transforms.Resize:改变图像大小 • 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 ...
interpolation: 当裁剪出来的图片小于 size 时,就要使用插值方法 resize PIL.Image.NEAREST PIL.Image.BILINEAR PIL.Image.BICUBIC transforms.RandomResizedCrop(size=224, scale=(0.08, 1))的效果如下,首先随机选择 (0.08, 1) 中 的一个比例缩放,然后随机裁剪出 (224, 224) 大小的图片。
interpolation:插值方法,PIL.Image.NEAREST、PIL.Image.BILINEAR、PIL.Image.BICUBIC transforms.FiveCrop:在图像的四角和中心裁剪出指定尺寸的 5 张图片 size:裁剪尺寸 transforms.TenCrop:在 FiveCrop 的基础上,并对这 5 张图片进行水平或者垂直翻转,共10张 ...
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 倍之间。 ratio- 随机长宽比设置 interpolation- 插值的方法,默认为双线性插值(PIL.Image.BILINEAR) 上下左...
上述例子中,主要用到了三个操作:Resize、ToTensor与Normalize。 首先需要搞清楚这些操作的具体原理,在这个官方文档链接中,可以找到对应介绍:https://pytorch.org/vision/stable/transforms.html Resize操作 CLASStorchvision.transforms.Resize(size,interpolation=<InterpolationMode.BILINEAR: 'bilinear'>)[SOURCE] ...
classtorchvision.transforms.Resize(size,interpolation=2) 功能:重置图像分辨率 参数: size- If size is an int, if height > width, then image will be rescaled to (sizeheight / width, size),所以建议size设定为hw interpolation- 插值方法选择,默认为PIL.Image.BILINEAR ...
''' CLASS: torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=<InterpolationMode.BILINEAR: 'bilinear'>...
interpolation:插值算法,int 类型,默认为 2,表示 PIL.Image.BILINEAR。 补充:有关 Size 中是 tuple 还是 int 这一点请你一定要注意。让我说明一下,在我们训练时,通常要把图片 resize 到一定的大小,比如说 128x128,256x256 这样的。如果直接给定 resize 后的高与宽,是没有问题的。但如果设定的是一个 int ...