Transformtorchvision.transforms中定义了一系列数据转换形式，有PILImage,numpy,Tensor间相互转换，还能对数据进行处理。在torchvision.datasets下载数据的时候，作为一个参数传入，对下载的数据进行处理ToTensor()torchvision.transforms.ToTensor()把一个取值范围是[0,255]的PIL.Image转换成Tensorshape 为(H,W,C)的numpy.ndarray,转换成形状为[C,H,W
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2023-05-10 14:50:09
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目录ComposeToTensorToPILImageNormalizeResizeCenterCropRandomCropRandomHorizontalFlipRandomVerticalFlipRandomResizedCropFiveCropTenCropLinearTransformationColorJitterRandom...
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2021-08-12 22:33:52
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介绍PyTorch中torchvision.transforms模块。
torchvision.transforms模块官网地址：https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/transforms.html#torchvision是独立于PyTorch的关于图像操作的一个工具库，目前包括六个模块：torchvis
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2024-03-17 10:53:26
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文章目录torchvision.transforms 学习笔记1. torchvision介绍2. TRANSFORMING AND AUGMENTING IMAGES3. Resize transform4. CenterCrop transform 中心裁剪5. RandomRotation 随机旋转6.RandomAffine 随机仿射变换7.RandomPerspective 随机透视变
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2024-08-11 16:20:17
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译者：BXuan694transforms包含了一些常用的图像变换，这些变换能够用Compose串联组合
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2023-05-05 11:23:40
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大家好，我是极智视界，本文介绍一下 OpenCV 和 torchvision.transforms 库实现图像裁剪的方法。
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2022-09-04 11:11:38
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class torchvision.transforms.ToTensor[source]Convert a PIL Image or numpy.ndarray to tensor.Converts a PIL Image or numpy.ndarray (H x W x C) in the range [0, 255] to a torch.FloatTensor of shape ...
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2021-08-12 22:33:54
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import time import torch from torch import nn,optim import numpy as np import torch.nn.functional as F from torch.optim import lr_scheduler import tor ...
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2021-10-12 12:11:00
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针对深度学习，基本会有一个数据增强环节，而该环节要不自己手写处理方法、要不调用已有
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2023-06-15 11:07:25
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大家好，我是极智视界，本文介绍一下 OpenCV 和 torchvision.transforms 库实现图像等比例缩放方法。
原创
2022-06-12 00:09:52
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目录1. 基于直方图均衡化的图像增强2. 基于拉普拉斯算子的图像增强3. 基于对数Log变换的图像增强4. 基于伽马变换的图像增强参考:1. 基于直方图均衡化的图像增强直方图均衡化是通过调整图像的灰阶分布，使得在0~255灰阶上的分布更加均衡，提高了图像的对比度，达到改善图像主观视觉效果的目的。对比度较低的图像适合使用直方图均衡化方法来增强图像细节。彩色图像的直方图均衡化实现：#include &
这个Transforms是常见的图像的转换（包含图像增强等）， 然后不同的transforms可以通过Compose函数连接起来（类似于Sequence把网络层连接起来一样的感觉）。后面的是关于图像分割任务了的介绍，因为入门PyTorch主要是图像分类，所以后面先不提了。 用法…
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2021-05-19 21:07:03
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目录PyTorch学习笔记（17）--torchvision.transforms用法介绍1.问题来源2.torchvision.transforms具体用法3.torchvision.transforms其他的用法4.补充torchvision模块的其他功能5.运行错误解决 1.问题来源 在读ResNet的应用代码时，遇到下面这一小段代码，这段代码出现在读取图片信息之前，这段代码的具体功
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2024-04-04 10:45:15
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一、概要torchvision主要由三个子包组成，分别是：torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms。这3个子包的具体介绍可以参考官网：torchvision官网
具体代码可以参考github：vision github。二、torchvision.transformstorchvision.transforms是p
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2024-02-22 12:10:44
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关于pytorch torchvision.transforms 数据标准化的一些使用这里在做一点补充，对于把数据转换回去，只要把公式带回去就能得到结果对应的，关键公式如下：image_numpy = (np.transpose(image_numpy, (1, 2, 0)) + 1) / 2.0 * 255.0先进行把对应的通道 转换回去，然后乘上方差，再加上均值，再把范围回到0-255对应的参
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2023-06-09 14:07:43
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from torchvision.transforms as tf transforms模块提供了一般的图像转换操作类 基本上PyTorch中的resize、crop、normalize等常见的数据预处理及数据增强（data augmentation）操作都可以通过该接口实现 torchvision.transformas主要涉及两个文件：transformas.py和functional.py，
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2024-04-19 09:39:24
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TORCHVISION.TRANSFORMS• 简介
• 1、Transforms on PIL Image（对PIL图像进行处理）
• 1-1：torchvision.transforms.CenterCrop(size)
• 1-2:torchvision.transforms.ColorJitter(brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0
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2023-11-13 10:57:04
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自定义函数import randomfrom torchvision.transforms import functional as F### 随机组合```pythonclass Compose(object)
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2022-11-01 17:52:41
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