PyTorch の ElasticTransform

このコードは、ElasticTransform の torchvision.transforms.v2 関数を探索し、さまざまなパラメーターを使用した画像変換機能を示します。 OxfordIIITPet データセットが画像のソースとして使用されます。このコードは、alpha (変位の大きさ)、sigma (変位の滑らかさ)、および fill (背景色) パラメーターを系統的に変更して、結果の画像への影響を観察します。 複数の画像セットが表示され、それぞれが異なるパラメーターの組み合わせから生じる変換を示しています。

ElasticTransform 関数は、画像にランダムな弾性変形を適用し、現実世界の歪みをシミュレートします。 alpha パラメータは、これらの変形の強度を制御します。値が大きいほど、変換がより顕著になります。 sigma は変形の滑らかさを調整します。値が小さいほど、よりシャープで局所的な変化が生じます。 fill パラメータは、変換の影響を受ける画像の領域を塗りつぶすために使用される色を決定します。

このコードには、show_images1 と show_images2 という 2 つの関数があり、どちらも変換されたイメージを表示します。 show_images1 は事前に変換されたデータセットを使用しますが、show_images2 は表示関数内で変換を適用します。どちらの関数も同じ視覚的な結果を達成し、ElasticTransform パラメーターの影響を示しています。

添付の画像は変形を示しています。 画像の各セットは特定のパラメーター構成を表しており、alpha、sigma、fill を変更した場合の効果を視覚的に比較できます。 たとえば、alpha を増やすと画像の歪みが大きくなり、sigma を調整すると歪みの滑らかさに影響します。 fill パラメータは、変換によってギャップが生じる場所の背景色を変更します。

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