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:transforms.Ra...
torchvision.transforms提供了两种翻转操作,分别是:以某一概率随机水平翻转图像和以某一概率随机垂直翻转图像。 以概率 p 随机水平翻转图像 torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)(PIL Image对象/tensor对象) 以概率 p 随机垂直翻转图像 torchvision.transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5)(PIL Image对象/tensor...
transforms 在计算机视觉工具包 torchvision下,用来对图像进行预处理: 数据中心化 数据标准化 缩放 裁剪 旋转 翻转 填充 噪声添加 灰度变换 线性变换 仿射变换 亮度、饱和度以及对比度变换等。 transforms 本质就是一个python文件,相当于一个工具箱,里面包含诸如
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...
1.transforms运行机制 torchvision是pytorch的计算机视觉工具包,主要有以下三个模块: torchvision.transforms:提供了常用的一系列图像预处理方法,例如数据的标准化,中心化,旋转,翻转等。 torchvision.datasets:定义了一系列常用的公开数据集的datasets,比如MNIST,CIFAR-10,ImageNet等。
PyTorch中transforms的二十二个方法可以按照以下四大类进行总结：一、裁剪 RandomCrop：依据给定的size随机裁剪。参数包括size、padding等。二、翻转和旋转 RandomHorizontalFlip：依据概率p对PIL图片进行水平翻转。参数p为概率，默认值为0.5。三、图像变换 Resize：重置图像分辨率。参数size若为int，且图像高度...
PyTorch中的transforms.Normalize函数用于对图像数据进行归一化处理，确保每个通道的数据分布为均值为0，标准差为1。以下是关于该函数的一些关键点：功能：Normalize函数逐channel对图像进行标准化处理，使得每个通道的数据分布调整为均值为0，标准差为1。mean和std参数：在调用Normalize函数时，需要传入mean和std...
最近在重温Pytorch基础,然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的,并不适合学习阅读。 于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》,写得不错,特此根据它来再学习一下Pytorch。 仓库地址:https://github.com/TingsongYu/PyTorch_...
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):...
transforms是PyTorch中用于数据预处理的模块,它提供了一系列常用的数据转换操作,可以方便地对图像、文本、音频等数据进行处理和增强。transforms模块主要包括两个类:transforms.Compose和transforms类。 1 transforms类 transforms模块提供了一系列的数据转换操作,可以根据需求选择合适的transforms进行数据处理。