torchvision.transforms.RandomCrop((128,64),padding=4),
时间: 2023-03-24 15:04:03 浏览: 59
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。
相关问题
torchvision.transforms.v2
torchvision.transforms.v2是一个Python库,它提供了一系列的数据预处理操作,可以用于对图像数据进行处理和转换。其中一些常见的预处理操作包括:
1. transforms.CenterCrop(size):将给定的图像进行中心切割,得到给定的size大小的图像。size可以是一个tuple,表示目标图像的高度和宽度;也可以是一个整数,表示切出来的图像是正方形。
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%的概率进行翻转。
4. transforms.RandomSizedCrop(size, interpolation=2):先随机切割图像(尺寸不定),然后再将切割后的图像resize成给定的size大小。
5. transforms.Pad(padding, fill=0):将给定的图像的所有边用给定的填充值进行填充。padding表示要填充多少像素,fill表示用什么值进行填充。
6. transforms.Normalize(mean, std):使用给定的均值和标准差进行归一化操作。归一化公式为:channel = (channel - mean) / std。其中mean和std分别表示每个通道的均值和标准差。
以上是torchvision.transforms.v2库中的一些常见的预处理操作,可以根据需要选择合适的操作来对图像数据进行处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [torchvision.transforms](https://blog.csdn.net/qq_33254870/article/details/103364028)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [pytorch-nyuv2:PyTorch NYUv2数据集类](https://download.csdn.net/download/weixin_42100188/18378138)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
torchvision.transforms函数
torchvision.transforms是一个图像预处理库,可以用于对图像进行各种变换,例如裁剪、缩放、旋转、翻转等。常用的函数有:
1. transforms.Resize(size):调整图像大小为指定的size
2. transforms.CenterCrop(size):按照中心裁剪图像为指定的size
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(p=0.5):按照概率p随机水平翻转图像
5. transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5):按照概率p随机垂直翻转图像
6. transforms.RandomRotation(degrees, resample=False, expand=False, center=None):随机旋转图像degrees度,可选参数包括resample、expand、center
7. transforms.ColorJitter(brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0):随机调整图像颜色,可选参数包括brightness、contrast、saturation、hue
8. transforms.ToTensor():将图像转换为张量
9. transforms.Normalize(mean, std):对张量进行标准化,mean和std分别为均值和标准差
可以通过组合transforms函数来构建一个预处理管道。例如:
```python
transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.RandomCrop(224),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
```
该预处理管道首先将图像大小调整为256,然后随机裁剪为224,随机水平翻转,将图像转换为张量,最后对张量进行标准化。
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