Torchvision学习之transform

最新推荐文章于 2025-06-07 13:35:56 发布
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#pytorch #transform #torchvision

博客介绍了transforms的二十二个方法，并给出了转载链接。涉及到pytorch、transform、torchvision等信息技术相关内容。

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【pytorch】torchvision.transforms 图像的变换详解；图像的预处理；数据增强
学渣的博客
09-20 2万+
torchvision.transforms是包含一系列常用图像变换方法的包，可用于图像预处理、数据增强等工作，但是注意它更适合于classification等对数据增强后无需改变图像的label的情况，对于Segmentation等对图像增强时需要同步改变label的情况可能不太实用，需要自己重新封装一下。
torchvision 中的transforms
yiyayayayayayi的博客
08-29 654
Transforms
torchvision 中transform的使用
yuhao5910的博客
07-30 711
torchvision 中transform 的使用 torchvision.transforms方法 把PIL.Image转换成torch.FloatTensor 把shape为（H,W,C)的numpy.ndarry转换成(C,H,W),取值范围是[0,1.0]的torch.FloatTensor (H,W,C)以为(高，宽，通道数) 黑白图片的通道数为1，每个像素点的取值为[0,255] 彩色图片的通道数为(R,G,B)，每个通道的每个像素点的取值为[0,255] transf
torchvision库深度学习图像处理教程详解
最新发布
weixin_35748962的博客
06-07 974
torchvision库是PyTorch生态系统中的一个核心组件，旨在为计算机视觉任务提供便捷的数据加载、预处理及模型构建功能。自从PyTorch在研究界流行起来之后，torchvision也随之成为AI开发者进行视觉算法开发不可或缺的工具。torchvision库中包含了许多用于图像识别、分割等任务的常用数据集。这些数据集可以作为深度学习模型训练和评估的基础。本节我们将深入了解torchvision数据集的种类和特点，以及如何获取和处理这些数据集。
PyTorch 入门学习（七）————torchvision.transforms
qq_36414085的博客
12-11 2670
文章目录管理各个transform，使用Compose一、裁剪 ------ Crop1、随机裁剪：transforms.RandomCrop2.中心裁剪：transforms.CenterCrop3.随机长宽比裁剪 transforms.RandomResizedCrop4.上下左右中心裁剪：transforms.FiveCrop5.上下左右中心裁剪后翻转: transforms.TenCrop...
torchvision_transform(图像增强)
qq_41627642的博客
06-23 2836
无
PyTorch之torchvision.transforms详解[原理+代码实现]
热门推荐
雷恩Layne
07-23 2万+
文章目录前言torchvision.transforms常用变换类transforms.Composetransforms.Normalize(mean, std)transforms.Resize(size)transforms.Scale(size)transforms.CenterCrop(size)transforms.RandomCrop(size)transforms.RandomResizedCrop(size,scale)transforms.RandomHorizontalFliptran
torchvision库学习之transforms.Compose(模块)
qq_46396470的博客
09-04 499
是库中的一个模块，用于将多个图像变换操作组合在一起。它允许用户将一系列图像变换操作按顺序应用于图像数据，简化了数据预处理流程。
PyTorch自定义Transform模块(torchvision)-深度学习
halchan的博客
08-08 6159
1 问题 PyTorch实现image-to-image时，需要对image pair进行相同参数的transform（i.e. sync），torchvision已经实现了多种针对single image的transform，但是在使用时input image与target image的transform不一致，上网查阅没有发现好的方法，因此只能自己实现。查看了TorchVision的Trans...
torchvision学习笔记之transforms
潜心
11-09 3444
目录 transform的各个方法（适用于PIL Image和 Tensor）： 1.裁剪 1.1中心裁剪 1.2 5个裁剪 1.3 10个裁剪 1.4随机裁剪 2. 翻转和旋转 2.1 随机水平翻转 2.2 随机垂直翻转 2.3随机旋转 3 图像变换 3.1 颜色扰动 3.2 将图像转成灰度图 3.3 将图像随机转成灰度图 3.4周围padding 3.5仿射变换 3.6 随机透视 3.7 随机resizeCrop 3.8 resize 3.9 高斯模糊 ...
pytorch自定义Dataset并使用torchvision的Transform
yt4766269的博客
09-10 1万+
最近用了pytorch， 使用上比Tensorflow爽的多，尤其是在读取数据的部分，冗长而繁杂的api令人望而却步，而且由于Tensorflow不支持与numpy的无缝切换，导致难以使用现成的pandas等格式化数据读取工具，造成了很多不必要的麻烦pytorch自定义读取数据和进行Transform的部分请见文档： http://pytorch.org/tutorials/beginner/da
pytorch中的torchvision.transforms的用法
weixin_43984636的博客
04-21 1100
pytorch中的torchvision.transforms的用法
torchvision.transforms
Bobodareng的博客
06-05 1847
图像预处理——transforms 1. transforms运行机制 1.1 torchvision：Pytorch计算机视觉工具包，包含三大模块 torchvision.transforms: 常用的图像预处理方法 • 数据中心化 • 数据标准 • 缩放 • 裁剪 • 旋转 • 翻转 • 填充 • 噪声添加 • 灰度变
Torchvision中的Transforms的使用
shi_jiaye的博客
12-24 1126
Torchvision中的Transforms的使用，包括一些transforms工具
torchvision的理解和学习(翻译torchvision在pypi上的文档)
tsq292978891的博客
02-28 1万+
torchvision在pypi上的文档介绍 PyTorch 0.3.0 中文文档 简介: torchvision包是服务于pytorch深度学习框架的,用来生成图片,视频数据集,和一些流行的模型类和预训练模型. torchvision由以下四个部分组成: 1. torchvision.datasets : Data loaders for popular vision datasets...
torchvision transform
儒雅的小Z.的博客
08-22 4100
pytorch中的torchvision.transforms模块提供了一般的图像转换操作类. 一般用Compose把多个步骤整合到一起： transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(10), transforms.ToTensor(), ]) 其中  每个步骤有以下几种： transforms.CenterCrop(size) 将给定的...
Torchvision(transform)
qq_55414382的博客
09-27 373
看官方文档关注输入与输出类型看参数含意有的只给了函数输入类型但没告诉输出类型print（）打印print(type(*))打印类型debug，在返回对象下一行设断点，查看返回对象类型。
torchvision.transform常用函数
shuia64649495的博客
02-25 450
torchvision.transform模块提供了一些常用的图像转换操作，用于对图像进行预处理和增强。
[Pytorch]torchvision.transform
qq_42995479的博客
10-14 1087
transforms 是图像处理函数，主要用于对索引出来的图片进行 剪切、翻转、平移、仿射等操作，也就是得到我们想要的预处理过程。 pytorch 提供的 torchvision.transforms 模块是专门用来进行图像预处理的，本文按照处理方式的不同，分组介绍和试验这些预处理方法 注意点 transforms.Compose() 可以把多类转换操作结合起来 可转换的图像包括 PIL Image, Tensor Image 或 batch of Tensor Images. .
深度学习 transform用法
01-19
### 深度学习中的Transform使用方法 在深度学习领域，`transforms`通常用于预处理和增强图像数据集。这些转换操作可以帮助提高模型泛化能力并改善最终性能。PyTorch提供了丰富的工具来进行此类变换。 #### 数据转换的重要性 为了使神经网络能够更好地理解输入特征，在训练之前对原始图片应用一系列线性或非线性的映射是非常重要的。这不仅有助于加速收敛速度，还能防止过拟合问题的发生[^1]。 #### PyTorch中常见的几种Transforms - **ToTensor()**: 将PIL Image或者numpy.ndarray(H x W x C)格式的数据转化为float32类型的tensor(C x H x W)，并将像素值缩放到[0, 1]区间内。 - **Normalize(mean,std)**: 对张量执行标准化操作，即减去均值再除以标准差。这对于加快优化过程特别有用。 - **Resize(size)** 和 **CenterCrop(size)** : 改变图像尺寸大小；从中裁剪出指定宽高的中心区域。 - **RandomHorizontalFlip(p=0.5)** 及其他随机变化函数：按照一定概率水平翻转给定的PIL Image。 以下是利用上述提到的一些常见转换构建一个完整的pipeline的例子： ```python from torchvision import transforms data_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), # 调整分辨率至224x224 transforms.RandomHorizontalFlip(), # 随机水平反转 transforms.ToTensor(), # PIL -> Tensor & 归一化到 [0., 1.] transforms.Normalize( mean=[0.485, 0.456, 0.406], # 图像各通道平均数 std =[0.229, 0.224, 0.225]) # 图像各通道方差 ]) ``` 这段代码定义了一个复合式的转换流程，它会依次作用于每一张传入的样本之上。通过这种方式，可以在不改变原有逻辑结构的前提下轻松实现多种不同的预处理方式组合。
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