Torchvision transforms 总结（转）

最新推荐文章于 2025-10-10 20:22:33 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-10 20:22:33 发布 · 4.3k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#Torchvision transforms 总结 #pytorch

本文深入探讨了Torchvision Transforms模块的各种功能和应用技巧，为深度学习项目中的图像预处理提供全面指南。
【深度学习数据增强】torchvision.transforms库提供了最全的数据增强方法——水平、垂直翻转，随机裁剪、调整亮度、对比度和饱和度、随机旋转、中心裁剪、随机仿射变换、标准化、组合数据增强
985小水博的摸鱼日常
12-01 2149
【深度学习数据增强】torchvision.transforms库提供了最全的数据增强方法——水平、垂直翻转，随机裁剪、调整亮度、对比度和饱和度、随机旋转、中心裁剪、随机仿射变换、标准化、组合数据增强
数据增强之transforms库（torchvision）
kuailezzf的博客
07-31 968
transforms 库包含了多种对图像进行处理的方法，主要用于数据加载和预处理过程中，常用于图像分类、目标检测和语义分割等任务。以下是一些常见的transforms库的操作。
torchvision.transforms用法及图片增强方法
yore0531的博客
12-27 2368
在 PyTorch 的 `torchvision.transforms` 中，大多数变换都是设计为应用于PIL 图像格式的。
pytorch:torchvision.transforms实例讲解
weixin_41391619的博客
03-13 1302
crop,filp,resize,totensor,topilimage等常用操作
【torchvision】torchvision.transforms 模块：图像预处理和数据增强
最新发布
彬彬侠的博客
10-10 1029
torchvision.transforms 是 PyTorch 中用于图像预处理和数据增强的核心模块，提供多种变换操作（如裁剪、缩放、旋转、归一化等），支持 PIL 图像、NumPy 数组和 PyTorch 张量的转换。通过模块化设计，可单独或组合使用变换（如 Compose），实现高效数据流水线。主要功能包括格式转换（ToTensor）、几何调整（Resize/RandomCrop）、颜色增强（ColorJitter）和归一化（Normalize）。该模块与 DataLoader 深度集成，适用于分类、
[pytorch]-torchvision.transforms.Compose()介绍及相关代码实例理解数据变换
ai_faker的博客
03-30 6927
简介 torchvision是pytorch的一个图形库，它服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。torchvision.transforms主要是用于常见的一些图形变换。以下是torchvision的构成： 1.torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口； 2.torchvision.models: 包含常用的模型结构（含预训练模型），例如AlexNet、VGG、ResNet等； 3.torchvision.transforms: 常用的图
torchvision.transforms
qq_44419614的博客
06-02 574
transforms包含了一些常用的图像变换，这些变换能够用Compose串联组合起来。另外，torchvision提供了torchvision.transforms.functional模块。functional可以提供了一些更加精细的变换，用于搭建复杂的变换流水线(例如分割任务）。 原文链接：中文文档 1.CenterCrop class torchvision.transforms.CenterCrop(size) 在中心处裁剪PIL图片。 参数：size(序列 或 int）– 需要裁剪出的形状。如
Torchvision中的Transforms的使用
shi_jiaye的博客
12-24 1216
Torchvision中的Transforms的使用，包括一些transforms工具
torchvision-transforms 常用函数总结
qq_51539256的博客
07-02 1608
torchvision-transforms 常用函数总结
torchvision的使用(transforms用法介绍)
热门推荐
迷雾总会解
12-17 1万+
介绍 torchvision是pytorch的一个图形库，它服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。torchvision.transforms主要是用于常见的一些图形变换。以下是torchvision的构成： torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口； torchvision.models: 包含常用的模型结构（含预训练模型），例如AlexNet、VGG、ResNet等； torchvision.transforms: 常用的图片变换，例如
torchvision 的 transforms 与 python 的图像接口opencv、skimage和PIL 相关总结
weixin_38208912的博客
05-17 4694
torchvision的transforms里面包含了很多数据增强的方法，但是网上看到很多人采用了很多不同的图像接口读取图片，而出现很多错误，这里总结一下python的图像接口格式的区别已经转化方法 以及 transforms的使用。 1.python 图像接口基本操作 1.1 opencv读取图片 1.1.1 读取方法 # 默认彩图 img_cv2 = cv2.imread('test.jpg'...
no model named torchvision transforms functional tensor
07-24
出现 `ModuleNotFoundError: No module named 'torchvision.transforms.functional_tensor'` 错误的原因在于较新版本的 `torchvision` 已经弃用了 `functional_tensor` 模块，其原有功能已经被迁移到 `torchvision....
torchvision学习——transforms函数（图像变换、裁剪、翻转，数据预处理）
Chaoy6565的博客
11-22 3215
在看一个简单的卷积网络时遇到了这个函数，不是很懂，看来很多文章，总结一下。当然还有其他的函数，以后再慢慢学习。
torchvision.transforms用法介绍
qq_37211994的博客
04-19 1642
转载来自：https://www.jianshu.com/p/1ae863c1e66d pytorch源码解读之torchvision.transforms PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包：torchvision，该包主要由3个子包组成，分别是：torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms。这3个子包的具...
torchvision 之 transforms 简单使用
zhaozebin666的博客
04-20 345
torchvision 之 transforms 简单使用
【pytorch】常用图像处理与数据增强方法合集（torchvision.transforms）
A book super
12-21 2697
【pytorch】常用图像处理与数据增强方法合集（torchvision.transforms） 来源连接： https://www.cnblogs.com/ghgxj/p/14219097.html
Torchvision学习之transform
innocent_cat的博客
05-29 272
transforms的二十二个方法:转载：https://blog.youkuaiyun.com/u011995719/article/details/85107009
第４节 Torchvision
A125679880的博客
08-13 850
Torchvision 是PyTorch官方推出的计算机视觉工具库，集成了常用的数据集、模型架构和图像变换工具，极大简化了计算机视觉任务的开发流程。本文将围绕的核心功能展开，重点讲解图像变换（transforms）和数据加载（datasetsDataLoader）的使用方法。
torchvision.transforms中的常用方法
Viaqyy的博客
11-04 576
torchvision.transforms中的常用方法
python数据预处理库：torchvision.transforms
Rainbow
04-26 805
文章目录torchvision.transforms作用：数据预处理方法，数据增强，提升泛化能力transforms.normalize：数据标准化， 加快模型收敛transforms.ToTensor()：归一化裁剪.CenterCrop：中心裁剪.RandomCrop：随机裁剪.RandomResizedCrop: 随机大小、长宽比裁剪图片FiveCrop: 在图片的左上角、左下角、右上角、右...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值