【pytorch】图片增广

最新推荐文章于 2025-04-24 20:30:29 发布

李峻枫

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：笔记 # 神经网络 Python 文章标签： pytorch 深度学习 python 计算机视觉

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lijf2001/article/details/125962892

前言

在神经网络的训练过程中，往往需要大量的图片，大量的数据，否则可能会造成过拟合与欠拟合。然而并非都能找到合适的数据，因为标注标签的成本太高了，因此非常有必要利用好手上现有的数据。

图片增广

通俗的来说，就是通过已有标签的图片，生成新的图片。这个听起来有点不可思议，但是确实一个性质有效的方法。
考虑这样一张图片：
在这里插入图片描述
它是一朵玫瑰，再看下面的图片：

它依然是一朵玫瑰。
不难看出，通过调整亮度、对比度等，以及裁剪，就可以非常快速地生成一张有标签且与原来不同的照片。

torchvision

这是在计算机视觉上，非常好用的一个包，特别是torchvision.transforms几乎可以完成上面提到的操作。
来看一个例子：

class Flower_Dataset(Dataset):
    def __init__(self, path , is_train, augs):
        data_root = pathlib.Path(path)
        all_image_paths = list(data_root.glob('*/*'))
        self.all_image_paths = [str(path) for path in all_image_paths]
        label_names = sorted