# 假设输入图像是一个形状为[batch_size, channels, height, width]的张量 input_image = torch.randn(1, 3, 320, 320) # 使用双线性插值将图像尺寸调整为256x256 output_image = F.interpolate(input_image, size=(256, 256), mode='bilinear', align_corners=False) 二、Resize操作的优化技巧 选择合适...
''' CLASS: torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=<InterpolationMode.BILINEAR: 'bilinear'>...
output size will be matched to this. If sizeisan int, smaller edge of the image will be matched to this number. i.e,ifheight > width, then image will be rescaled to (size * height /width, size) interpolation (int, optional) – Desired interpolation. DefaultisPIL.Image.BILINEAR size :...
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...
pytorch的数据增强 pytorch数据增强代码,后面的所有变换,均以此为原图:一、改变尺寸resizeimportmathimportrandomimporttorchfromPILimportImage,ImageDrawimporttorchvision.transforms.functionalasFdefresize(img,boxes,size,max_size=1000):w,h
CLASStorchvision.transforms.Resize(size,interpolation=<InterpolationMode.BILINEAR: 'bilinear'>)[SOURCE] Resize the input image to the given size. If the image is torch Tensor, it is expected to have […, H, W] shape, where … means an arbitrary number of leading dimensions ...
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...
• interpolation:插值方法 (由于裁剪之后的图片可能会小于size,故进行插值操作) PIL.Image.NEAREST 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 ...
steak_sushi/testStandardTransformTransform:Compose(Resize(size=(64,64),interpolation=bilinear,max_size...
def resize_as(self, tensor): def split(self, split_size, dim=0): def unique(self, sorted=True, return_inverse=False, return_counts=False, dim=None): def unique_consecutive(self, return_inverse=False, return_counts=False, dim=None): ...