对原图多次随即裁剪
时间: 2023-12-31 07:04:41 浏览: 31
对原图多次随机裁剪的方法与对单个图像进行多次随机裁剪的方法类似,只需要将多次随机裁剪操作应用于原始图像即可。
具体的步骤如下:
1. 定义多个RandomCrop()操作,每个操作可以设置不同的裁剪大小和随机因子。
2. 在训练时,对于每个输入图像,将多个随机裁剪操作依次应用于原始图像上,得到多个随机裁剪的结果。
3. 将多个随机裁剪的结果组成一个batch,用于模型的训练。
下面是一个示例代码:
```python
from torchvision.transforms import transforms
transform = transforms.Compose([
transforms.RandomCrop(size=224),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.RandomRotation(degrees=30),
])
batch_size = 4
images = torch.randn(batch_size, 3, 256, 256) # 假设输入图像大小为256x256
results = []
for i in range(batch_size):
img = images[i]
for j in range(3): # 进行3次随机裁剪
result = transform(img)
results.append(result)
results = torch.stack(results, dim=0) # 将多个随机裁剪的结果组成一个batch
```
在上面的代码中,定义了3个数据增强操作,其中包括一次随机裁剪操作。在训练时,对于每个输入图像,将3个随机裁剪操作依次应用于原始图像上,得到3个随机裁剪的结果。最后将多个随机裁剪的结果组成一个batch,用于模型的训练。
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