PyTorch의 RandomRotation

커피 한잔 사주세요😄

*메모:

• 내 게시물에서는 RandomHorizontalFlip()에 대해 설명합니다.
• 내 게시물에서는 RandomVerticalFlip()에 대해 설명합니다.
• 내 게시물에는 OxfordIIITPet()에 대한 설명이 나와 있습니다.

RandomRotation()은 아래와 같이 0개 이상의 이미지를 회전할 수 있습니다.

*메모:

• 초기화를 위한 첫 번째 인수는 각도(필수 유형:int, float 또는 튜플/목록(int 또는 float))입니다. *메모:
  • 단일 값은 0 <= x여야 합니다.
  • 튜플이나 리스트는 요소가 2개인 1D여야 합니다. *첫 번째 요소는 두 번째 요소보다 작거나 같아야 합니다.
• 초기화를 위한 두 번째 인수는 보간(Optional-Default:InterpolationMode.NEAREST-Type:InterpolationMode)입니다.
• 초기화를 위한 세 번째 인수는 확장(Optional-Default:False-Type:bool)입니다.
• 초기화를 위한 네 번째 인수는 center(Optional-Default:None-Type:tuple/list(int 또는 float))입니다. *2요소가 포함된 1D여야 합니다.
• 초기화를 위한 5번째 인수는 fill(Optional-Default:0-Type:int, float 또는 tuple/list(int 또는 float))입니다. *메모:
  • 튜플이나 리스트는 3개의 요소가 있는 1D여야 합니다.
• 첫 번째 인수는 img(Required-Type:PIL Image 또는 tensor/tuple/list(int 또는 float))입니다. *메모:
  • 2D 또는 3D여야 합니다. 3D의 경우 가장 깊은 D에는 하나의 요소가 있어야 합니다.
  • img=을 사용하지 마세요.
• v2는 V1 또는 V2에 따라 사용하는 것이 좋습니다? 어느 것을 사용해야 합니까?.

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")




<p><img src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173541163355044.jpg" alt="RandomRotation in PyTorch"></p>

<p><img src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173541163528488.jpg" alt="RandomRotation in PyTorch"></p>

<p><img src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173541163621429.jpg" alt="RandomRotation in PyTorch"></p>

<p><img src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173541163867638.jpg" alt="RandomRotation in PyTorch"></p>

<p><img src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173541164089048.jpg" alt="RandomRotation in PyTorch"></p>

<p><img src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173541164120249.jpg" alt="RandomRotation in PyTorch"></p>

<p><img src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173541164382128.jpg" alt="RandomRotation in PyTorch"><br>
</p>

<pre class="brush:php;toolbar:false">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))

위 내용은 PyTorch의 RandomRotation의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!