interpolate(input_image, size=(256, 256), mode='bilinear', align_corners=False) 二、Resize操作的优化技巧 选择合适的插值方法:根据实际需求选择合适的插值方法。例如,在某些计算机视觉任务中,双线性插值提供了良好的平衡,既保证了速度又具有较高的准确性。 调整目标尺寸:通过调整目标尺寸,可以在性能和准确性之...
pytorch resize算子参数 PyTorch中的resize算子是用来改变张量的大小的。它可以按照指定的维度调整张量的大小,同时还可以使用插值方法来填充新的空间。 resize算子的主要参数包括: 1. size:指定新的大小,可以是一个整数或一个元组。 2. mode:插值方法,支持nearest、bilinear、bicubic和trilinear四种方式。 3. align_...
''' CLASS: torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=<InterpolationMode.BILINEAR: 'bilinear'>...
importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromPILimportImage# 读取一张图片img=Image.open("image.jpg")# 将图片转换为Tensorimg_tensor=F.to_tensor(img)# 缩放图片的尺寸为200x200resized_img=F.interpolate(img_tensor.unsqueeze(0),size=(200,200),mode='bilinear',align_corners=False)# 将Tensor转换为图片r...
Resize(min_size=(640, 672, 704, 736, 768, 800), max_size=1333, mode='bilinear') ) 第4 步:输入图像预处理和建模 原始图像在传递给模型之前需要归一化。使用TorchVision 的转换模块中的transforms.Compose()和transforms.ToTensor()类执行规范化。将输入图像放入当前工作目录的图像文件夹中。
mode (str, optional): 插值模式,可以是 'nearest', 'linear', 'bilinear', 'bicubic', 'trilinear', 'area' 中的一个。默认为 'nearest'。 align_corners (bool, optional): 是否在计算插值时保持角点对齐。默认为 False。 示例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch import ...
图像缩放:transforms.Resize 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 标准化:transforms.Normalize class torchvision.transfo...
PIL.Image.BILINEAR PIL.Image.BICUBIC (4)FiveCrop &(5)TenCrop 功能:在图像的上下左右及中心裁剪出尺寸为size的5张图片,TenCrop还在这5张图片的基础上再水平或者垂直镜像得到10张图片 • size:所需裁剪图片尺寸 • vertical_flip:是否垂直翻转
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 ...
fill:填充值,当 padding_mode 为 constant 时有效,默认为 0 transforms.RandomSizeCrop:随机大小 长宽比 裁剪图片 size:最后生成的图像尺寸 scale:随机裁剪面积比例,默认 (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 ...