RandomVerticalFlip in PyTorch

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*Memos:

• Mein Beitrag erklärt RandomHorizontalFlip().
• Mein Beitrag erklärt OxfordIIITPet().

RandomVerticalFlip() kann null oder mehr Bilder vertikal spiegeln, wie unten gezeigt:

*Memos:

• Das 1. Argument für die Initialisierung ist p(Optional-Default:0.5-Type:float). *Es ist die Wahrscheinlichkeit, mit der jedes Bild umgedreht wird. *Es ist die Wahrscheinlichkeit, mit der jedes Bild umgedreht wird.
• Das 1. Argument ist img(Required-Type:PIL Bild oder Tensor, Tupel oder Liste von int): *Memos:
  • Es muss 2D sein.
  • Verwenden Sie nicht img=.
• Wird empfohlen, V2 gemäß V1 oder V2 zu verwenden? Welches soll ich verwenden?

from torchvision.datasets import OxfordIIITPet
from torchvision.transforms.v2 import RandomVerticalFlip

RandomVerticalFlip()
# RandomVerticalFlip(p=0.5)

RandomVerticalFlip().p
# 0.5

origin_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=None
)

trans100_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomVerticalFlip(p=1.0)
)

trans50_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomVerticalFlip(p=0.5)
)

import matplotlib.pyplot as plt

def show_images(data, main_title=None):
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.suptitle(t=main_title, y=0.8, fontsize=14)
    for i, (im, _) in zip(range(1, 6), data):
        plt.subplot(1, 5, i)
        plt.imshow(X=im)
        plt.xticks(ticks=[])
        plt.yticks(ticks=[])
    plt.tight_layout()
    plt.show()

show_images(data=origin_data, main_title="origin_data")
show_images(data=trans100_data, main_title="trans100_data")
show_images(data=trans50_data, main_title="trans50_data")

from torchvision.datasets import OxfordIIITPet
from torchvision.transforms.v2 import RandomVerticalFlip

my_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=None
)

import matplotlib.pyplot as plt

def show_images(data, main_title=None, prob=0.0):
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.suptitle(t=main_title, y=0.8, fontsize=14)
    for i, (im, _) in zip(range(1, 6), data):
        plt.subplot(1, 5, i)
        rvf = RandomVerticalFlip(p=prob)
        plt.imshow(X=rvf(im))
        plt.xticks(ticks=[])
        plt.yticks(ticks=[])
    plt.tight_layout()
    plt.show()

show_images(data=my_data, main_title="origin_data")
show_images(data=my_data, main_title="trans100_data", prob=1.0)
show_images(data=my_data, main_title="trans50_data", prob=0.5)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonRandomVerticalFlip in PyTorch. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!