在PyTorch中,transforms是一个用于图像预处理和数据增强的模块,通常与torchvision库一起使用。torchvision提供了大量预先定义的transforms,它们可以方便地应用于图像数据,以进行预处理或增强。这些transforms对于训练和评估机器学习模型(尤其是深度学习模型)非常有用。
fromtorchvisionimporttransformsfromPILimportImagepadding_img=transforms.Pad(padding=10,fill=0)img=Image.open('test.jpg')print(type(img))print(img.size)padded_img=padding(img)print(type(padded_img))print(padded_img.size)<class'PIL.PngImagePlugin.PngImageFile'>(10,10)<class'PIL.Image.Image'>(...
裁剪——Crop 中心裁剪:transforms.CenterCrop 随机裁剪:transforms.RandomCrop 随机长宽比裁剪:transforms.RandomResizedCrop 上下左右中心裁剪:transforms.FiveCrop 上下左右中心裁剪后翻转,transforms.TenCrop 翻转和旋转——Flip and Rotation 依概率p水平翻转:transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5) 依概率p垂直翻转:transfo...
trans_compose = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),# 将PILImage转换为张量# 将[0,1]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.Random...
计算机视觉任务中,对图像的变换(Image Transform)往往是必不可少的操作,例如在迁移学习中,需要对图像尺寸进行变换以使用预训练网络的输入层,又如对数据进行增强以丰富训练数据。 作为深度学习领域的主流框架,pytorch中提供了丰富的图像变换API。这些API实现了常用的图像数据增强操作,可以灵活组合使用。主要特点: ...
pytorch图像增强 transforms pytorch数据增强代码 一、继承nn.Module类并自定义层 我们要利用pytorch提供的很多便利的方法,则需要将很多自定义操作封装成nn.Module类。 首先,简单实现一个Mylinear类: from torch import nn # Mylinear继承Module class Mylinear(nn.Module):...
Pytorch学习笔记(1):基本概念、安装、张量操作、逻辑回归 Pytorch学习笔记(2):数据读取机制(DataLoader与Dataset) 一、torchvision:计算机视觉工具包 • torchvision.transforms :常用的图像预处理方法 • torchvision.datasets :常用数据集的dataset实现,MNIST,CIFAR-10,ImageNet等 ...
在PyTorch中，transforms模块是数据预处理的核心工具，它为各种类型的数据，如图像、文本和音频，提供了丰富的转换操作。主要分为两个类别：transforms.Compose和transforms模块本身。transforms模块包含众多实用功能，如CenterCrop用于中心裁剪图像，RandomCrop则随机切割，RandomHorizontalFlip有助于增强数据的多样性，...
1.transforms运行机制 torchvision是pytorch的计算机视觉工具包，包含以下三个模块：torchvision.transforms：提供常用的图像预处理方法。深度学习由数据驱动，数据的数量和分布对模型性能有决定性作用。因此，需要对数据进行预处理和数据增强，以提升模型的泛化能力。如图，一张原始图片经过数据增强后生成一系列数据...
完整的参考:https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/transforms.html 组合多个变换操作 transforms.Compose()方法接收一个transforms方法的list为参数,将这些操作组合到一起,返回一个新的tranforms。通常用于包装一个完整的变换操作的pipeline: importtorchvision.transformsastransforms ...