1.随机裁剪:transforms.RandomCrop class torchvision.transforms.RandomCrop(size, padding=None, pad_if_needed=False, fill=0, padding_mode='constant') 功能:依据给定的size随机裁剪 参数: size- (sequence or int),若为sequence,则为(h,w),若为int,则(size,size) padding-(sequence or int, optional),...
torchvision.transforms.RandomCrop(size, padding=None)(PIL Image对象/tensor对象) FiveCrop:将给定的 PIL Image 或 Tensor ,分别从四角和中心进行剪裁,共剪裁成五块 torchvision.transforms.FiveCrop(size)(PIL Image对象/tensor对象) 综合代码示例: from PIL import Image from torchvision import transforms # 原图...
1]归一化到[-1,1]# transforms.Normalize([0.5,0.5,0.5],[0.5,0.5,0.5]),transforms.RandomHorizontalFlip(),# 随机水平镜像transforms.RandomErasing(scale=(0.04,0.2), ratio=(0.5,2)),# 随机遮挡transforms.RandomCrop(128, padding=4)# 随机中心裁剪])foriinrange(30):...
32)), #缩放transforms.RandomCrop(32, padding=4), #随机裁剪transforms.ToTensor(), #转为tensor,同时进行归一化操作,将像素值的区间从0-255变为0-1transforms.Normalize(norm_mean, norm_std), #数据标准化,均值变为0,标准差变为1])#验证集数据预处理valid_transform = transforms.Compose([ #测试时不需...
transforms.RandomCrop 功能:从图片中随机裁剪出尺寸为size的图片 size:所需裁剪图片尺寸 padding:设置填充大小 当为a时,上下左右均填充a个像素 当为(a,b)时,上下填充b个像素,左右填充a个像素 当为(a,b,c,d)时,左上右下各填充a、b、c、d个像素 ...
PyTorch数据增强之transforms 数据增强在深度学习中发挥着重要作用,上次写了篇Keras的数据增强,这次简要介绍下Pytorch中的transforms用法,适用新手,大神略过。 一、 裁剪——Crop 1.随机裁剪:transforms.RandomCrop classtorchvision.transforms.RandomCrop(size,padding=None,pad_if_needed=False,fill=0,padding_mode=‘con...
随机裁剪:transforms.RandomCrop 功能:依据给定的 size 随机裁剪 参数: size- (sequence or int),若为 sequence,则为(h,w),若为 int,则(size,size) padding-(sequence or int, optional),此参数是设置填充多少个 pixel。 当为 int 时,图像上下左右均填充 int 个,例如 padding=4,则上下左右均填充 4 个 ...
[0.229, 0.224, 0.225]# transforms.Compose的功能是将一系列的transforms方法进行有序的组合包装,# 在具体实现的时候,会依次按顺序对图像进行操作train_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((32, 32)), # 将图像缩放到32*32的大小 transforms.RandomCrop(32, padding=4), # 对数据进行随机的...
transforms提供了对PIL Image对象和Tensor对象的常用操作。 对PIL Image的常见操作 Scale/Resize:调整尺寸,长宽比保持不变。 CenterCrop、RandomCrop、RandomSizedCrop:裁剪图片,CenterCrop和RandomCrop在crop时是固定size,RandomResizedCrop则是random size的crop。
一、 裁剪——Crop 1.随机裁剪:transforms.RandomCrop 2.中心裁剪:transforms.CenterCrop 3.随机长宽比裁剪 transforms.RandomResizedCrop 4.上下左右中心裁剪:transforms.FiveCrop 5.上下左右中心裁剪后翻转: transforms.TenCrop 二、翻转和旋转——Flip and Rotation ...