집 >백엔드 개발 >파이썬 튜토리얼 >PyTorch의 RandomAffine

PyTorch의 RandomAffine

Patricia Arquette원래의: 2025-01-16 11:13:58804검색

이 코드는 torchvision의 RandomAffine 변환을 보여줍니다. 다양한 매개변수 조합을 탐색하고 이미지 회전, 변환, 크기 조정 및 전단 기능을 보여줍니다. 결과는 matplotlib를 사용하여 시각화됩니다.

RandomAffine 변환을 사용하면 2차원 및 3차원 이미지 변환이 가능합니다. 주요 매개변수는 다음과 같습니다:

degrees: 회전 각도를 지정합니다. 단일 부동 소수점 값은 대칭 범위 [-도, 도]를 나타냅니다. 두 개의 부동 소수점으로 구성된 튜플/리스트는 비대칭 범위 [최소, 최대]를 정의합니다.
translate: 번역을 제어합니다. 두 개의 부동 소수점 [a, b]으로 구성된 튜플/리스트는 각각 이미지 너비와 높이의 분수로 수평 및 수직 이동을 나타냅니다.
scale: 배율 범위[최소, 최대]를 정의합니다.
shear: 시어링을 소개합니다. 단일 float 값은 x에 대한 대칭 전단 범위 [-shear, shear]를 의미하며 y 전단은 0으로 설정됩니다. 두 개의 float의 튜플/목록은 x 전단 범위를 지정합니다. 4개 요소로 구성된 튜플/목록은 x 및 y 전단 범위를 모두 정의합니다.
interpolation: 보간 방법을 지정합니다(예: InterpolationMode.NEAREST).
fill: 변환된 이미지 외부 영역의 채우기 색상을 결정합니다. 단일 값이거나 RGB 값을 나타내는 튜플/목록일 수 있습니다.
center: 회전 중심을 설정합니다.

이 코드는 다양한 조건에서 변환 동작을 보여주기 위해 극단값을 포함한 다양한 매개변수 설정을 체계적으로 테스트합니다. 시각화는 입력 이미지에 대한 각 매개변수의 효과를 명확하게 보여줍니다. 두 show_images 함수는 동일한 기능을 제공합니다. 하나는 플로팅 루프 내에서 직접 변환을 적용하고 다른 하나는 변환을 사전 계산합니다.

아래 표시된 이미지는 OxfordIIITPet 데이터세트의 이미지에 적용된 다양한 RandomAffine 변환의 출력을 시각적으로 나타냅니다.

RandomAffine in PyTorch