7.transforms.Resize Resize会改变图片的长宽比,但是本身并没有发生裁切,仍可以通过resize方法返回原来的形状。 需要注意的一点是PILImage对象size属性返回的是w, h,而resize的参数顺序是h, w torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=2) 1. interpola
# class torchvision.transforms.RandomSizedCrop(size, interpolation=2) # 先将给定的PIL.Image随机切,然后再resize成给定的size大小。 # class torchvision.transforms.Pad(padding, fill=0) # 将给定的PIL.Image的所有边用给定的pad value填充。 padding:要填充多少像素 fill:用什么值填充 # transforms.ToTensor:...
9.resize:transforms.Resize class torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=2) 功能:重置图像分辨率 参数: size- If size is an int, if height > width, then image will be rescaled to (size * height / width, size),所以建议size设定为h*w interpolation- 插值方法选择,默认为PIL.Image.BILINEA...
Resize(size, interpolation=2):调整图像大小。 Normalize(mean, std):对图像进行标准化处理。 3. PyTorch数据增强的简单示例代码 以下是一个使用PyTorch进行数据增强的简单示例代码: python import torch from torchvision import transforms from torchvision.datasets import CIFAR10 from torch.utils.data import DataLoa...
resize(img, (320, 320), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) norm = NormalizeImage(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225], is_scale=True) img = norm.apply({'image': img})['image'] img_batches.append(img) im_shape.append([320,320]) scale_factor.append(torch.tensor([...
resize = transforms.Resize(128, interpolation=InterpolationMode.NEAREST) 了解了resize操作后,我们再来看看padding操作。padding操作主要用于在图像的边缘添加一定数量的像素。在torch.transforms中,Pad类用于实现这个功能。 例如,如果我们想要在图像的每个边缘添加10个像素,我们可以这样做: python from torchvision import tr...
Does a linear interpolation of two tensors start (given by input) and end based on a scalar or tensor weight and returns the resulting out tensor. outi=starti+weighti×(endi−starti)\text{out}_i = \text{start}_i + \text{weight}_i \times (\text{end}_i - \text{start}_i) ou...
tensorCoefficient image.""" interpol.resize(image,factor=None,shape=None,anchor='c',interpolation=1,prefilter=True)"""Resize an image by a factor or to a specific shape.Notes---.. A least one of `factor` and `shape` must be specified.. If `anchor in ('centers', 'edges')`, exactl...
input –input tensor of shape (minibatch,in_channels,iH,iW) weight –filters of shape (out_channels,in_channelsgroups,kH,kW) bias –optional bias tensor of shape (out_channels) . Default: None stride –the stride of the convolving kernel. Can be a single number or a tuple (sH, ...
里面提到了一些对torchscript的限制,比如函数中的参数类型是不可以发生改变的,在python语言中你可以判断参数的种类并作出对应的操作,在torchscript中这是一个错误操作。torchscript中的参数为做特别说明的情况下,均默认为tensor。 这里的输入可以是一个function也可以是一个nn.Module(),要注意这里的example_inputs是有...