PyTorch の RandomRotation

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*メモ:

• 私の投稿では Randomhorizo​​ntalFlip() について説明しています。
• 私の投稿では RandomVerticalFlip() について説明しています。
• 私の投稿では OxfordIIITPet() について説明しています。

RandomRotation() は、以下に示すように 0 個以上の画像を回転できます:

*メモ:

• 初期化の最初の引数は、degree(Required-Type:int, float or tuple/list(int or float)) です。 *メモ:
  • 単一の値は 0
  • タプルまたはリストは 2 つの要素を持つ 1D でなければなりません。 *最初の要素は 2 番目の要素以下である必要があります。
• 初期化の 2 番目の引数は interpolation(Optional-Default:InterpolationMode.NEAREST-Type:InterpolationMode) です。
• 初期化の 3 番目の引数は Expand(Optional-Default:False-Type:bool) です。
• 初期化の 4 番目の引数は center(Optional-Default:None-Type:tuple/list(int or float)) です。 ※2要素の1Dである必要があります。
• 初期化の 5 番目の引数は fill(Optional-Default:0-Type:int, float または tuple/list(int or float)) です。 *メモ:
  • タプルまたはリストは 3 つの要素を持つ 1D でなければなりません。
• 最初の引数は img(Required-Type:PIL Image or tensor/tuple/list(int or float)) です。 *メモ:
  • 2D または 3D である必要があります。 3D の場合、最も深い D には 1 つの要素が必要です。
  • img=.
  は使用しないでください。
• V1 または V2 に従って v2 を使用することをお勧めしますか?どれを使えばいいのでしょうか？

from torchvision.datasets import OxfordIIITPet
from torchvision.transforms.v2 import RandomRotation
from torchvision.transforms.functional import InterpolationMode

randomrotation = RandomRotation(degrees=90.0)
randomrotation = RandomRotation(degrees=[-90.0, 90.0], 
                                interpolation=InterpolationMode.NEAREST,
                                expand=False,
                                center=None,
                                fill=0)
randomrotation
# RandomRotation(degrees=[-90.0, 90.0],
#                interpolation=InterpolationMode.NEAREST,
#                expand=False,
#                fill=0)

randomrotation.degrees
# [-90.0, 90.0]

randomrotation.interpolation
# <InterpolationMode.NEAREST: 'nearest'>

randomrotation.expand
# False

print(randomrotation.center)
# None

randomrotation.fill
# 0

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

p90_data = OxfordIIITPet( # `p` is plus.
    root="data",
    transform=RandomRotation(degrees=90.0)
)

p90p90_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomRotation(degrees=(90.0, 90.0))
)

m90m90expand_data = OxfordIIITPet( # `m` is minus.
    root="data",
    transform=RandomRotation(degrees=(-90.0, -90.0), expand=True)
)

p180p180offcenter_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomRotation(degrees=(180.0, 180.0), center=(270, 200))
)

m45m45fillgray_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomRotation(degrees=(-45.0, -45.0), fill=150)
)

p135p135fillpurple_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomRotation(degrees=(135.0, 135.0), fill=(160, 32, 240))
)

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=p90_data, main_title="p90_data")
show_images(data=p90p90_data, main_title="p90p90_data")
show_images(data=m90m90expand_data, main_title="m90m90expand_data")
show_images(data=p180p180offcenter_data, main_title="p180p180offcenter_data")
show_images(data=m45m45fillgray_data, main_title="m45m45fillgray_data")
show_images(data=p135p135fillpurple_data, main_title="p135p135fillpurple_data")

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

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

import matplotlib.pyplot as plt

def show_images(data, main_title=None, d=0.0, e=False, c=None, f=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)
        rr = RandomRotation(degrees=d, expand=e, center=c, fill=f) # Here
        plt.imshow(X=rr(im)) # Here
        plt.xticks(ticks=[])
        plt.yticks(ticks=[])
    plt.tight_layout()
    plt.show()

show_images(data=my_data, main_title="my_data")
show_images(data=my_data, main_title="p90_data", d=90.0)
show_images(data=my_data, main_title="p90p90_data", d=(90.0, 90.0))
show_images(data=my_data, main_title="m90m90expand_data", d=(-90, -90))
show_images(data=my_data, main_title="p180p180offcenter_data",
            d=(180.0, 180.0), c=(270, 200))
show_images(data=my_data, main_title="m45m45fillgray_data",
            d=(-45.0, -45.0), f=150)
show_images(data=my_data, main_title="p135p135fillpurple_data",
            d=(135.0, 135.0), f=(160, 32, 240))

以上がPyTorch の RandomRotationの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。