pytorch中T.RandomResizedCrop()等图像操作转换的效果

最新推荐文章于 2025-09-07 07:23:29 发布
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pytorch randomresizedcrop
jacke121的专栏
08-23 2677
class torchvision.transforms.RandomResizedCrop(size,scale=(0.08,1.0),ratio=(0.75,1.33),interpolation=2) 功能：随机大小，随机长宽裁剪原始照片，最后将照片resize到设定好的size 参数： size：输出的分辨率，就是输出的大小 scale：随机剪裁的大小区间，上体来说，crop出来的图片会在0.08倍到1倍之间 ratio：随机长宽比设置 interpolation：插值的方...
Pytorch中transforms.Compose()的使用
qq_33287871的博客
03-22 1万+
torchvision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:
Pytorch模型编译报错 UserWarning: (Resize(), RandomResizedCrop(), etc.)——解决办法
计算机硕士的博客
11-30 3885
Pytorch模型编译报错 UserWarning: The default value of the antialias parameter of all the resizing transforms (Resize(), RandomResizedCrop(), etc.) will change from None to True in v0.17, in order to be consistent across the PIL and Tensor backends.——解决办法
YOLOv9数据增强库推荐：Albumentations全流程优化指南
最新发布
gitblog_01075的博客
09-07 870
你是否在YOLOv9训练中遇到过以下问题？ - 小目标检测精度不足，mAP@0.5波动超过5% - 训练集与测试集分布差异导致泛化能力差 - 传统增强方法计算开销大，GPU利用率不足60% - 标注数据稀缺，模型过拟合严重 本文将系统介绍如何通过Albumentations库解决上述问题，通过12个核心增强模块、8组对比实验和5个工程化技巧，帮助你在2025年最新YOLOv9版本上实现： - 小...
detr训练代码解析，训练自己的数据集
weixin_41012399的博客
04-06 2058
split_by_file 按照 ./train.txt ./val.txt ./test.txt 来对数据集进行划分。首先去官方github上下载权重，修改需训练权重文件，新建一个change.py。–random_split 有则会随机划分数据集，然后再分别保存为3个文件。num_class = 3 # 这里是你自己数据集的类别数量 + 1。注意num_class要是类别数加1，例如你是2类，就改为3。YOLO 格式的数据集转化为 COCO 格式的数据集。参数想改哪个就改哪个。
【pytorch】torchvion.transforms.RandomResizedCrop
玄云飘风的博客
11-17 875
pytorch文档阅读与分析
Pytorch中transforms.RandomResizedCrop()等图像操作
qq_35037684的博客
05-31 977
https://blog.csdn.net/see_you_yu/article/details/106722787 自定义数据增强，详见： https://blog.csdn.net/qq_32531505/article/details/106300540
【pytorch】torchvision.transforms 图像的变换详解；图像的预处理；数据增强
一起来学深度学习鸭的博客
10-27 683
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。
pytorch中图像的数据格式实例
09-17
### PyTorch中图像数据格式详解 #### 一、引言 在计算机视觉领域，处理图像数据时，数据格式的选择至关重要。不同的库或框架对于图像数据的处理方式有所差异，了解这些差异有助于更好地利用现有工具进行高效编程。...
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
pytorch中的torchvision.transforms的用法
weixin_43984636的博客
04-21 1127
pytorch中的torchvision.transforms的用法
Pytorch中RandomResizedCrop()的参数及用法
qq_43438974的博客
10-30 6688
Pytorch中的RandomResizedCrop()
RandomResizedCrop
o0Helloworld0o的博客
12-13 9383
source code get_params函数中，输入参数img为PIL Image，img.size对应(w, h) 计算img的面积 area = img.size[0] * img.size[1] 从[0.08 * area, 1.0 * area]采样crop_img的面积 target_area = random.uniform(*scale) * area 从[3/4, 4/3]...
pytorch transforms.RandomResizedCrop方法解读
qq_36915686的博客
12-24 2万+
pytorch RandomResizedCrop方法解读 （数据增强）
使用pytorch的transforms.RandomCrop随机剪裁，使图像和标签随机剪裁区域对应
紫空的博客
04-18 1万+
使transforms.RandomCrop随机剪裁剪裁出相同区域
python 随机resize_Python：变身超级赛亚人
weixin_42109732的博客
01-24 297
上周六搞了个修炼写轮眼，利用python代码定位眼球再贴图，有点太粗糙。今儿又周末，效果升级下，玩个变身超级赛亚人——预期是动态显示变身后的金色头发、光芒和周围附带的电弧，以下是最终效果：视频中可以看到，金色头发可以根据面部大小进行自动调整，“光芒”在头发外围弱弱展现，电弧也算是动态变换，勉强达成目标思路在Python代码中通过opencv启用摄像头拍摄，对获取到的图像通过dlib模块进...
tensorflow中的随机裁剪函数random_crop
仙界天堂
07-02 2万+
tf.random_crop是tensorflow中的随机裁剪函数，可以用来裁剪图片。我采用如下图片进行随机裁剪，裁剪大小为原图的一半。 如下是实验代码import tensorflow as tf import matplotlib.image as img import matplotlib.pyplot as plt sess = tf.InteractiveSession()
random_crop随机切割
大柠檬的博客
11-19 8014
通常用于切割图像数据。第一个代码例子请在本地运行 #例子1 import cv2 import tensorflow as tf img = cv2.imread("02.jpg) print(img) cv2.imshow("inputaa", img) import tensorflow as tf sess=tf.InteractiveSession() height, width = i...
torchvision.transforms.RandomResizedCrop(224)是什么意思
07-06
在这个示例中，`RandomResizedCrop(224)` 被用于对图像进行随机裁剪和缩放，随后将图像转换为张量格式。 #### 注意事项 - **随机性**：每次调用 `RandomResizedCrop` 时，裁剪的位置和大小可能会不同，这有助于提升...
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