图像数据增强、扩增

最新推荐文章于 2023-11-21 18:20:12 发布
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分类专栏： 计算机视觉（OCR+目标检测+目标跟踪）+（优化+部署） 文章标签： pytorch 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sdw5723118/article/details/119924072
版权
本文介绍了在PyTorch中使用torchvision进行图像数据增强的方法，如CenterCrop、ColorJitter、RandomCrop等，并提及了其他数据扩增库如imgaug和albumentations，这些库提供了丰富的数据增强功能且执行速度快。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

以torchvision为例，常见的数据扩增方法包括：

  • transforms.CenterCrop 对图片中心进行裁剪
  • transforms.ColorJitter 对图像颜色的对比度、饱和度和零度进行变换
  • transforms.FiveCrop 对图像四个角和中心进行裁剪得到五分图像
  • transforms.Grayscale 对图像进行灰度变换
  • transforms.Pad 使用固定值进行像素填充
  • transforms.RandomAffine 随机仿射变换
  • transforms.RandomCrop 随机区域裁剪
  • transforms.RandomHorizontalFlip 随机水平翻转
  • transforms.RandomRotation 随机旋转
  • transforms.RandomVerticalFlip 随机垂直翻转

常用的数据扩增库

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