transforms.Resize(224) 和 transforms.Resize([224,224]) 有神魔区别
时间: 2024-05-18 20:16:58 浏览: 18
`transforms.Resize(224)` 和 `transforms.Resize([224,224])` 的区别在于输入的参数类型不同。
`transforms.Resize(224)` 中的参数 `224` 表示输出图像的较短边将被调整为 224 像素,而另一条边将按比例缩放。如果输入图像的宽为 w,高为 h,那么输出图像的大小将为 `(224, 224*h/w)` 或 `(224*w/h, 224)`,具体取决于哪个边是较短的。
而 `transforms.Resize([224,224])` 中的参数 `[224,224]` 表示输出图像的大小将调整为 224x224,即使输入图像的宽高比与输出图像的宽高比不同,也会进行强制缩放。这可能会导致图像的形状发生变化。
因此,如果希望保持输入图像的宽高比,请使用 `transforms.Resize(224)`;如果希望强制缩放图像到指定大小,请使用 `transforms.Resize([224,224])`。
相关问题
transforms.Resize(224),
transforms.Resize(224)是将图片缩放到大小为(224, 224)的操作。\[1\]这个操作会在transforms.Compose代码块中的其他transform操作之前进行。它可以确保输入的图片都具有相同的大小,以便于后续的处理。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [[PyTorch 学习笔记] 2.3 二十二种 transforms 图片数据预处理方法](https://blog.csdn.net/BGH12ET/article/details/108257925)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
transforms.ToTensor和transforms.Resize谁在前面
### 回答1:
我可以回答这个问题,一般来说,transforms.Resize应该在transforms.ToTensor之前使用,因为如果先进行ToTensor操作,图像的尺寸已经被改变了,可能会影响模型的训练效果。而如果先进行Resize操作,可以保证图像的尺寸符合模型的输入要求,再进行ToTensor操作。
### 回答2:
在进行图像预处理时,transforms.Resize应当位于transforms.ToTensor之前。
transforms.Resize用于调整图像的大小,它可以根据指定的尺寸来缩放图像。如果将transforms.ToTensor放在transforms.Resize之前,那么在进行ToTensor转换时,将会将未调整大小的原始图像转换为张量形式。这样处理后的张量在维度上与原始图像大小不一致,可能会导致训练时的错误。
因此,为了确保将调整大小后的图像转换为张量时维度一致,应当首先进行transforms.Resize转换,然后再进行transforms.ToTensor转换。这样,在最终得到的张量中,每个像素点将以正确的位置被表示,并且在维度上与原始图像一致,方便后续的操作和训练。
### 回答3:
在进行图像预处理的时候,transforms.ToTensor和transforms.Resize可以按照需要选择先后顺序。
transforms.ToTensor是将PIL图像或numpy.ndarray转换为torch.Tensor,它将图像数据从范围[0, 255]转换为范围[0.0, 1.0],并改变维度顺序。这是因为在深度学习中,常用的图片数据表示方式是通道-高度-宽度(C-H-W),而不是常见的高度-宽度-通道(H-W-C)顺序。因此,如果先使用transforms.ToTensor,会将图片数据转换为Tensor格式。
transforms.Resize用于调整图像尺寸大小,可以通过参数指定调整后的目标尺寸。一般来说,在进行图像预处理时,相关调整操作需要在尺寸调整之后进行,因为部分预处理操作可能依赖于特定的图像尺寸。所以,如果需要在调整尺寸之后再进行其他操作,需要先使用transforms.Resize。
总的来说,先使用transforms.Resize再使用transforms.ToTensor是比较常见的处理顺序。这样可以先将图像调整到所需的尺寸,然后再将其转换为Tensor格式,以便进行后续的深度学习相关操作。当然,对于具体的任务和需求,这个顺序也可以进行灵活调整。
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