pytorch transforms.Resize([224, 224])

最新推荐文章于 2025-05-12 10:40:59 发布
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记住图像尺度统一为224×224时，要用transforms.Resize([224, 224]),不能写成transforms.Resize(224)，transforms.Resize(224)表示把图像的短边统一为224，另外一边做同样倍速缩放，不一定为224

[Pytorch]关于torchvision.transforms.resize采样时更换插值方式——class InterpolationMode
“知识最大的敌人不是无知，而是错觉”
04-07 9037
做实验发现seg_gt图边缘乱码了（心里寻思gt怎么还能乱码呢，不合理啊），查了半天发现读取的label边缘就是乱码，如图（强迫症看了想把自己吊起来） 问了问师兄，师兄说是下采样插值的问题，把双线性插值改为最邻近插值就好了。（不愧是师兄，一眼就看出来问题的本质） 问题就出在了transforms.Resize这个函数上，默认采用双线性插值。 torchvision.transforms.Resize文档 可以利用InterpolationMode类来设置interpolation选项。 但是发现不.
torchvision.transforms.Resize()的用法
knighthood2001
10-02 891
是将最短边长变成size，长边进行比例缩放，也就是最短边为size，最长边大于size。的时候发现，一般Resize中放的是size或者是(size,size)这样的二元数。可以发现是短边进行size的调整，长边进行相应的缩放，最后导致图像进行等比例放缩。，大家都很清楚，会将图像的h和w大小都变成size。
torch中输入图像是否需要提前resize对结果的影响
zhaosuyuan的博客
11-02 277
在实际C++代码部署中，如mxnet c++部署，如果部署时采用cv2.resize，先cv2.resize训练集再训练可以减少这种size问题导致的score敏感问题。A. 测试采用transforms.Resize((224,224))方式resize图像测试。训练采用transforms.Resize((224,224))方式resize图像训练。B. 测试采用cv2.resize(img,(224,224))方式resize图像测试。二者结果有时候差异比较大。输入尺寸对结果的影响。
总结一下深度学习里可视化图像的一些问题
zjh12312311的博客
09-01 473
可视化工具使用matplotlib，针对经过torchvision的tranformer变换后要可视化的一些问题 原图： 问题1 经过处理后，如果直接去做可视化，如使用这样的语句： img = img.detach().cpu().numpy().reshape(224,224,3) 出现图像如下 解决方法，使用ToPILImage from torchvision.transforms import ToPILImage img = ToPILImage()(img...
使用Pytorch从零实现Transformer模型
最新发布
Gupao123的博客
05-12 1067
人工智能深度学习涨薪就业班。
transform = transforms.Compose([transforms.Resize(size=224), transforms.ToTensor()]) 详细解释一下
qq_39437730的博客
12-10 1249
这使得图像处理和预处理流水线变得高度灵活和可定制。上述代码表示图像首先会被调整大小为。上述代码表示图像首先会被调整大小为。，然后被转换为张量。，然后被转换为张量。
Pytorch transforms.Resize()的简单用法
qq_36998053的博客
01-07 1万+
简单来说就是调整PILImage对象的尺寸，注意不能是用io.imread或者cv2.imread读取的图片，这两种方法得到的是ndarray。 transforms.Resize(x) #将图片短边缩放至x，长宽比保持不变 而一般输入深度网络的特征图长宽是相等的，就不能采取等比例缩放的方式了，需要同时指定长宽： transforms.Resize([h, w]) #指定宽和高 例如 transforms.Resize([224, 224]) 就能将输入图片转化成224×224的输入特征图。
Image中resize函数报错：ValueError:image has wrong mode
琼雪染枫华的博客
06-30 1万+
img_pil_u500 = np.array(img_uint500) im_u500 = Image.fromarray(img_pil_u500) im_u500r = im_u500.resize((W,H),Image.ANTIALIAS) im_u500r.save(outputpath+str(n)+'-raw_u500pil.tif') 因为img_uint500是np.u...
pyrtorch图片处理：torchvision.transforms常用方法
iotflh的博客
10-28 1351
transforms.Compose() 串联多个图片变换的操作。 transforms.Resize() 将图片转换到制定大小。 Resize(224) 将图片短边缩放到224，长边做等比缩放 Resize([224,224])将图片缩放到224*224 transforms.CenterCrop（） 图片裁剪，从中心位置裁剪指定大小的图片。 transforms.ToTensor() （1） transforms.ToTensor() 将numpy的ndarray或PIL.Image.
[PyTorch 学习笔记] 2.3 二十二种 transforms 图片数据预处理方法（**************************************）
Fighting Hua
04-23 717
本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson2/transforms/ 这篇主要分为几个部分介绍 transforms: 裁剪 旋转和翻转 图像变换 transforms 方法操作 自定义 transforms 方法 最后是数据增强的实战：对人民币二分类实验进行数增强。 由于图片经过 transform 操作之后是 tensor，像素值在 0~1 之间，并且标准差和方差不是正常图片的。所以定义了tran..
pytorch-transforms.Resize()用法.pdf
02-17
### PyTorch中transforms.Resize()函数详解 在深度学习领域，特别是计算机视觉任务中，数据预处理是一个非常关键的步骤。PyTorch作为一款流行的深度学习框架，提供了丰富的工具库来帮助用户进行高效的图像预处理。`...
torch.nn.functional.interpolate与torchvision.transforms.Resize方法对张量图像Resize应用
weixin_38252409的博客
01-09 1803
要使用 PyTorch 对张量进行调整大小，您可以使用 torch.nn.functional.interpolate 函数。要对cpu中类似PIL数据，您可以使用torchvision.transforms.Resize函数。本文将介绍这2种函数应用方法。
pytorch transforms.No
01-05
std =[0.229, 0.224, 0.225]) ``` #### 数据增强 为了提高模型泛化能力，可以通过随机裁剪、旋转等方式来增加训练样本多样性。 - **RandomHorizontalFlip**: 随机水平翻转给定的概率，默认概率为 0.5。 ```...
Pytorch中transforms.RandomResizedCrop()等图像操作
qq_40840797的博客
07-20 2697
transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) 1.上面这个代码中transforms.Rando.
Pytorch制作自己的数据集
weixin_45885074的博客
02-17 1962
Part one 需要的模块 1、我们一般是将提取数据集的函数单独作为一个类，这个类继承datasets。 from troch.utils.data.dataset import Dataset 2、深度学习中打开图像一般用的是Pillow模块而不是opencv from PIL import Image #这里的PIL就是Pillow模块 3、我们打开图像之后还需要将图像进行再加工，例如改变尺寸、调整亮度、以及将所有数据打包起来，这时候就需要用到torchvision中的功能包了。 impor
图片数据导入和预处理-基于Pytorch的transforms模块和dataloder等模块实现（附部分实例和参数详解）
yscript的博客
05-02 4412
本文借助pytorch中的transforms和dataloader等实现了图片数据的读入和预处理，并分割了训练集和测试集。
transforms图片处理操作
Xie_learning的博客
03-30 2547
使用jupyter notebook编译器 from PIL import Image from torchvision import transforms as T import torch as t to_tensor = T.ToTensor() to_pil = T.ToPILImage() lena = Image.open('/home/xie/图片/lena.jpg') lena...
PyTorch ：transforms 数据增强：裁剪、翻转、旋转
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qq_54641516的博客
09-21 2万+
学习数据预处理模块 transforms 中的数据增强方法：裁剪、翻转和旋转 ​ 来自：YEY 的博客 ​
PyTorch 深度学习开发填坑日记
weixin_39450742的博客
07-11 476
转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/374843205 侵删 背景 今天因为一场意外发现了深埋在自己代码中将近半年的bug,解完之后觉得整个人都神清气爽了很多.自从读研之后,coding的重心从工程实现偏向了科研探索,已经很久没有感受到由它带给我的强烈的成就感和乐趣了。趁着今天的热情以及发现了神奇bug，决定从工程师角度写一写我最近两年做深度学习开发遇到的千奇百怪的bug（不会报错，但是却会影响你的训练，验证或者测试表现的bug）和一些开发感悟。希望能有一些帮助，如果大.
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