transforms.RandomCrop(32, padding=4)什么意思

时间: 2024-03-29 17:39:51 浏览: 212
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随机生成32位字符串

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`transforms.RandomCrop(32, padding=4)` 是 PyTorch 中的数据增强操作，用于对图像进行随机裁剪（Random Crop）和填充（Padding）操作。 其中，`32` 表示裁剪后的图像大小为 $32\times32$，`padding=4` 表示在进行随机裁剪之前，先在原始图像的四周填充 4 个像素点。这样做的目的是防止在随机裁剪时裁剪到图像边缘，从而使得图像中的信息丢失过多。 具体来说，`RandomCrop()` 操作会从原始图像中随机裁剪出指定大小的图像块，并返回裁剪后的图像。如果指定了 `padding` 参数，那么在进行裁剪之前，会先对原始图像进行填充操作。在填充时，会在原始图像的四周分别填充指定数量的像素点。填充的像素点的值通常是根据图像边缘的像素点进行推断或随机生成的。 随机裁剪和填充操作可以增加数据集的多样性，从而提高模型的泛化能力。在进行模型训练时，通常会将数据集进行随机裁剪和填充等数据增强操作，以提高模型的鲁棒性和减少过拟合。
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randomCrop2 = transforms.RandomCrop((int(img.size[0]/2), int(img.size[1]/2)), padding=10) imgrcrop1 = randomCrop1(img) imgrcrop2 = randomCrop2(img) 3. **RandomHorizontalFlip**：这个转换方法按...
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图像变换-transforms-文档说明.pdf

transforms.RandomCrop(size, padding=None, pad_if_needed=False, fill=0, padding_model=”constant”) 可以从图片中随机裁剪出尺寸为size的图片。参数padding用于设置填充大小，pad_if_needed用于判断是否需要...

加载数据集并进行数据预处理 transform_train = transforms.Compose( [transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])]) transform_test = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])]) trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=2)

- transforms.RandomCrop(32, padding=4) 对图像进行随机裁剪，裁剪的大小为32x32，并在周围填充4个像素。 - transforms.RandomHorizontalFlip() 对图像进行随机水平翻转。 - transforms.ToTensor() 将图像...

train_transform = transforms.Compose([transforms.RandomCrop((args.img_size, args.img_size), padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5), transforms.ColorJitter(brightness=0.24705882352941178), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5071, 0.4867, 0.4408), (0.2675, 0.2565, 0.2761))])

首先，transforms.RandomCrop((args.img_size, args.img_size), padding=4)表示随机裁剪图像，裁剪的大小为(args.img_size, args.img_size)，并在四周填充4个像素的边缘。 接下来，transforms....

torchvision.transforms.RandomCrop((128,64),padding=4),

这个问题是关于 PyTorch 中的图像处理模块 torchvision.transforms 的一个函数调用，它会对输入的图像进行随机裁剪，裁剪后的大小为 (128, 64)，同时在裁剪前会在图像周围填充 4 个像素点。

transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)) ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)) ]) trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='../data', train=True, download=True, transform=transform_train) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, num_workers=2) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='../data', train=False, download=True, transform=transform_test) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=100, shuffle=False, num_workers=2)

首先，transforms.RandomCrop 随机裁剪图像到指定的大小（这里是32x32），并进行填充。 然后，transforms.RandomHorizontalFlip 随机水平翻转图像，增加数据集的多样性。 接下来，transforms.ToTensor 将...

transforms.RandomCrop

transforms.RandomCrop(size, padding=None, pad_if_needed=False, fill=0, padding_mode='constant') 其中，参数说明如下： - size：裁剪后的图片大小，可以是一个 tuple，也可以是一个整数。如果是一个 ...

class Trainer(object): def __init__(self, net, per_num=20, start_num=0, end_num=10, save_path="./model/Lwf", epoch=50, lr=0.0005, batch_size=128): self.lr = lr self.epoch = epoch self.batch_size = batch_size self.strat_num = start_num self.end_num = end_num self.class_num = end_num - start_num self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.save_path = save_path self.main_net_path = save_path + "/LwF_" + str(start_num) + ".pth" transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandomRotation(10), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)), ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)), ]) trainset = Cifar100Split(start_num=start_num, end_num=end_num, train=True, transform=transform_train) testset = Cifar100Split(start_num=start_num, end_num=end_num, train=False, transform=transform_test) test_all = Cifar100Split(start_num=0, end_num=end_num, train=False, transform=transform_test) self.train_loader = DataLoader(trainset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0) self.test_loader = DataLoader(testset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0) self.test_loader_all = DataLoader(test_all, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0)

这段代码是一个PyTorch中的类Trainer的初始化函数。...此外，该类还定义了一些图像预处理的操作，包括随机裁剪、随机翻转、随机旋转等，并对训练集和测试集进行了划分和加载。该类的作用是训练深度神经网络模型以实现对...

基于300条数据用CNN多分类预测时，训练精度特别差，代码如下class Model(Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.conv1_1 = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn1_1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu1_1 = nn.ReLU() self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4) self.conv2_1 = nn.Conv2d(in_channels=64,out_channels=128,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn2_1 = nn.BatchNorm2d(128) self.relu2_1 = nn.ReLU() self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3_1 = nn.Conv2d(in_channels=128,out_channels=256,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn3_1 = nn.BatchNorm2d(256) self.relu3_1 = nn.ReLU() self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv4_1 = nn.Conv2d(in_channels=256,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn4_1 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu4_1 = nn.ReLU() self.conv4_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn4_2 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu4_2 = nn.ReLU() self.pool4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_1 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn5_1 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu5_1 = nn.ReLU() self.conv5_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn5_2 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu5_2 = nn.ReLU() self.pool5 = nn.AdaptiveAvgPool2d(5) self.dropout1 = nn.Dropout(p=0.3) self.fc1=nn.Linear(512*5*5,512) self.relu6=nn.ReLU() self.dropout2 = nn.Dropout(p=0.2) self.fc2=nn.Linear(512,141) ，具体如何修改代码

transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) def forward(self, x): x = self.conv1_1...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision # datasets and pretrained neural nets import torch.utils.data import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), ]) trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='.\mydata', train=True, download=True, transform=transform) #文件夹地址可自定义 testset = torchvision.datasets.MNIST(root='.\mydata', train=False, download=True, transform=transform) #文件夹地址可自定义 trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size =32, shuffle=True) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32, shuffle=False)写一个构建网络定义损失函数，优化器训练 迭代次数为10次 模型评测尝试将数据集更改为FashionMNIST或者CIFIR10再训练模型，或对比卷积神经网络和全连接神经网络模型的预测准确度，或尝试数据增强方法的代码

transforms.RandomCrop(28, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), ]) trainset = torchvision.datasets.MNIST(root=data_root, train=True, download=True, transform=train_...

torchvision.transforms.v2

2. transforms.RandomCrop(size, padding=0)：随机选取图像的中心点位置进行切割。size可以是一个tuple，也可以是一个整数。 3. transforms.RandomHorizontalFlip()：随机水平翻转给定的图像，概率为0.5，即有50%的...

class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 7 * 7, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = F.relu(self.conv1(x)) x = F.max_pool2d(x, 2) x = F.relu(self.conv2(x)) x = F.max_pool2d(x, 2) x = x.view(x.size(0), -1) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x # 创建网络实例 net = Net()class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 7 * 7, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = F.relu(self.conv1(x)) x = F.max_pool2d(x, 2) x = F.relu(self.conv2(x)) x = F.max_pool2d(x, 2) x = x.view(x.size(0), -1) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x # 创建网络实例 net = Net()写一个尝试将数据集更改为FashionMNIST或者CIFIR10再训练模型，或对比卷积神经网络和全连接神经网络模型的预测准确度，或尝试数据增强方法的代码

transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandomRotation(15), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) transform...

transforms.compose的用法

transforms.compose是PyTorch中用于将多个图像... transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) 使用时可以直接调用transform(image)将变换应用到图像上。

解释代码 dataset: ref: nas.dataset common: train_portion: 1.0 train: batch_size: 96 shuffle: True transforms: - type: RandomCrop size: 32 padding: 4 - type: RandomHorizontalFlip - type: ToTensor - type: Normalize mean: - 0.49139968 - 0.48215827 - 0.44653124 std: - 0.24703233 - 0.24348505 - 0.26158768 - type: Cutout length: 8 # pipeline scale this number to 8*20/10 val: batch_size: 96 shuffle: False

- RandomCrop: 随机裁剪数据。 - RandomHorizontalFlip: 随机水平翻转数据。 - ToTensor: 将数据转换为张量。 - Normalize: 对数据进行标准化处理。 - Cutout: 对数据进行遮蔽处理。 - val: 验证...

transforms.RandomCro()参数详解

transforms.RandomCrop(size, padding=None, pad_if_needed=False, fill=0, padding_mode='constant')的参数说明如下： - size：裁剪后的输出大小，可以是一个整数，表示输出的大小是正方形，也可以是一个元组...

transforms.Normalize（）中的参数是如何计算的代码

transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(train_data_mean, train_data_std) ]) # 应用数据预处理操作 train_set = CIFAR10...

transforms.compose()函数的使用和数据集的读取的pytorch代码

transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)) ]) # 读取数据集 trainset = CIFAR10(root='./data', train=True, ...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ])), batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, ...

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3. transforms.RandomCrop(size, padding=None, pad_if_needed=False, fill=0, padding_mode='constant')：随机裁剪图像为指定的size，可选参数包括padding、fill、padding_mode 4. transforms.RandomHorizontalFlip...

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Android应用显示Ignaz-Taschner-Gymnasium取消课程概览

资源摘要信息:"Android应用'vertretungsplan-itg-android'是专门为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生设计的，旨在让他们能够快速查看和了解已取消的课程情况。此应用程序具有的关键特征包括提供一个快速概述已取消课程的功能，适合学生在移动中查看，以及自动更新课程信息的能力，以确保显示的是最新数据。开发该应用的编程语言是Java，它是一种广泛使用的通用编程语言，特别适合开发Android应用程序。" 以下是根据标题、描述和标签生成的知识点： 1. Android应用开发：Android应用是基于Linux内核的操作系统，专为移动设备设计。应用的开发涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）以及一种或多种编程语言，比如Java。 2. Java编程语言：Java是一种高级、面向对象的编程语言，广泛应用于各种平台的应用程序开发。Android应用开发中，Java提供了丰富的类库和API，方便开发者快速构建应用程序。 3. 应用功能设计：该应用的设计目的是为学生提供一个查看已取消课程的快速方式。快速概述的实现可能是通过简化用户界面和优化数据检索逻辑来完成的。 4. 移动应用的可用性：为了满足学生在路上使用的需求，应用程序可能具有响应式设计，以适应不同屏幕尺寸的设备，并确保内容在各种设备上都能清晰易读。 5. 数据更新机制：自动更新功能意味着应用程序能够在后台定期检查服务器上的新信息，并在有课程变动时及时将最新的课程状态提供给用户，无需用户手动刷新或更新应用。 6. 教育行业应用：这类应用程序通常针对特定的教育机构，提供学生和教职工特定的服务。在这个案例中，应用程序是为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生定制的，它展示了如何利用技术为特定用户提供定制化的解决方案。 7. 项目管理与命名规范：从提供的文件名称"vertretungsplan-itg-android-master"可以推测，该应用程序可能是一个开源项目，"master"表明了这是一个主版本或者主分支，通常包含了最新的稳定代码。 8. 跨平台工具的缺失：尽管存在一些如React Native或Flutter这样的跨平台框架可以用来开发Android和iOS应用，但该项目使用Java进行开发，这可能意味着它是一个专为Android平台设计的应用程序。 9. 用户体验(UX)设计：应用程序的易用性和直观性是用户体验设计的关键组成部分。应用的快速概述和自动更新等功能的实现都需要综合考虑用户体验，以确保学生能够方便快捷地获得所需信息。 10. 应用发布与维护：一旦开发完成，该应用程序需要通过Google Play Store或其他Android应用市场发布，并且需要定期更新和维护以修复可能存在的bug和提升用户体验。 综上所述，该Android应用不仅满足了特定用户群体的需求，还体现了应用开发过程中的关键考虑因素，如用户体验、数据管理、项目维护以及Java编程语言的运用。