from torchvision import transforms resized_image = transforms.functional.resize(image, size=(224, 224)) 上述示例中,我们将输入图像image的尺寸调整为224x224。 torchvision.transforms.functional.to_tensor functional.to_tensor函数用于将
torchvision.transforms.functional.resize(img, size, interpolation=2)、torchvision.transforms.functional.rotate(img, angle, resample=False, expand=False, center=None)、torchvision.transforms.functional.to_grayscale(img, num_output_channels=1)等均与上述函数类似,这里不再重复。
• 5-2:torchvision.transforms.functional.adjust_contrast(img: torch.Tensor, contrast_factor: float) → torch.Tensor • 5-3:torchvision.transforms.functional.adjust_gamma(img, gamma, gain=1) • 5-4:torchvision.transforms.functional.adjust_hue(img: torch.Tensor, hue_factor: float) → torch....
torchvision.transforms.Normalize(mean,std,inplace=False) 1. 格式转换 最常用的就是 pil image 或者 np.ndarray 转换为tensor torchvision.transforms.ToTensor 1. 图像翻转 随机水平和随机垂直翻转 torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5) torchvision.transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5) 1. 2. 更多数...
functionalAPI 已经更新,支持所有输入必要的signal processing kernel,如 resizing, cropping, affine transforms, padding 等: fromtorchvision.prototype.transformsimportfunctionalasF# High-level dispatcher,accepts any supported input type,fullyBCF.resize(inpt,resize=[224,224])# Image tensor kernelF.resize_image...
[ONNX] Export fails on torchvision.transforms.functional.resize (_upsample_bilinear2d_aa) #159253 Sign in to view logs Summary Jobs assign Run details Usage Workflow file Triggered via issue March 11, 2025 16:45 justinchuby commented on #148840 e0d4c43 Status Success Total duration ...
[ONNX] Export fails on torchvision.transforms.functional.resize (_upsample_bilinear2d_aa) #159281 Sign in to view logs Summary Jobs assign Run details Usage Workflow file Triggered via issue March 11, 2025 17:16 justinchuby commented on #148840 e0d4c43 Status Success Total duration ...
* 支持使用全新的 functional transforms 转换视频、Bounding box 以及分割掩码 (Segmentation Mask)。 Transforms 当前的局限性 稳定版 TorchVision Transforms API,也也就是我们常说的 Transforms V1,只支持单个图像,因此,只适用于分类任务: from torchvision import transforms ...
torchvision.transforms这个包中包含resize、crop等常见的data augmentation操作,基本上PyTorch中的data augmentation操作都可以通过该接口实现。该包主要包含两个脚本:transformas.py和functional.py,前者定义了各种data augmentation的类,在每个类中通过调用functional.py中对应的函数完成data augmentation操作。
在Resize对象中指定插值方法为bicubic: torchvision.transforms.Resize类中的interpolation参数接受一个InterpolationMode枚举值。对于双三次插值,可以使用transforms.InterpolationMode.BICUBIC。 使用该Resize对象对图像进行尺寸调整: 下面是一个完整的代码示例,展示了如何使用Resize类将图像调整为256x256的大小,并指定插值方法为...