importtorchimporttorch.nnimporttorch.nn.functionalasFfromtorchvisionimportdatasets,transformstrain_loader=torch.utils.data.DataLoader(datasets.MNIST('../data',train=True,download=True,transform=transforms.Compose([# Random表示有可能做,所以也可能不做transforms.RandomHorizontalFlip(),# 水平翻转transforms.Random...
albumentations 中主要提供了以下几种非刚体变换类:ElasticTransform(弹性变换)、GridDistortion(网格畸变)和OpticalDistortion(光学畸变)。 采用albumentations库中的方式可以非常简单的实现数据增强,代码如下图,集成了随机裁剪(100%概率)、随机非破坏性转换(50%随机垂直翻转,50%随机旋转90度)、80%概率随机非刚体转换(弹性...
定义一个辅助函数,以便于读取图像和应用图像增广,PyTorch 数据集提供的 transform 函数应用图像增广来转化图像: AI检测代码解析 def load_cifar10(is_train, augs, batch_size): dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data", train=is_train, transform=augs, download=True) dataloader = torch.utils...
def imshow(img\_path, transform): “”“ FuncTIon to show data augmentaTIon Param img\_path: path of the image Param transform: data augmentaTIon technique to apply ”“” img = Image.open(img\_path) fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 4)) ax[0].set\_TItle(f'Original ima...
Function to show data augmentation Paramimg\_path: path of the image Param transform: data augmentationtechnique to apply """ img = Image.open(img\_path) fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 4)) ax[0].set\_title(f'Original image {img.size}') ...
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import matplotlib.pyplot as plt 加载MNIST数据集有很多方法: 方法1:在pytorch下可以直接调用torchvision.datasets里面的MNIST数据集(这是官方写好的数据集类) train = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist/',train=True, transform= transforms.ToTensor()) ...
# These augmentations are defined exactly as proposed in the paperdefglobal_augment(images):global_transform = transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(224, scale=(0.4,1.0)),# Larger cropstransforms.RandomHorizontalFlip(),transforms...
dataset_test = CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transformers) dataloader_train = DataLoader(dataset=dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) dataloader_test = DataLoader(dataset=dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) ...
(具体算法可见论文《Data Augmentation Random Erasing》) transforms.Lambda 功能:用户自定义lambda方法,用于简单实现函数功能 lambd:填写lambda匿名函数表达式 格式:lambda [arg1 arg2... argn] :expression (arg为input,expression为进行的处理) 对transform方法的操作 ...
图像增广(image augmentation)技术通过对训练图像做一系列随机改变,来产生相似但又不同的训练样本,从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是,随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖,从而提高模型的泛化能力。例如,我们可以对图像进行不同方式的裁剪,使感兴趣的物体出现在不同位置,从而减轻模型对物体出现...