Randomcrop dalam pytorch

Kod ini meneroka transformasi RandomCrop dalam TorchVision. Contoh -contoh menunjukkan bagaimana parameter yang berbeza mempengaruhi penanaman dan padding imej dari dataset Oxfordiiitpet. Mari merosakkan kod dan outputnya.

Kod mula -mula memulakan transformasi RandomCrop size), padding (warna mengisi padding), dan pad_if_needed (kaedah padding). size fill Kemudian, ia mewujudkan pelbagai contoh dataset padding_mode, masing -masing menggunakan konfigurasi transformasi

yang berbeza. Ini membolehkan perbandingan visual kesan setiap parameter. Imej kemudian dipaparkan menggunakan

. OxfordIIITPet RandomCrop Kod ini berstruktur untuk menunjukkan output matplotlib.pyplot dengan pelbagai kombinasi parameter:

RandomCrop

berbeza

nilai:
• Menunjukkan bagaimana mengubah saiz output mempengaruhi imej yang dipangkas. size Berbeza
Nilai:
• menunjukkan bagaimana nilai padding positif dan negatif mempengaruhi imej sebelum menanam. Padding negatif dengan berkesan mengecilkan imej sebelum menanam. padding
:
• menggambarkan perbezaan antara padding apabila input lebih kecil daripada saiz sasaran () dan menimbulkan kesilapan apabila ia (pad_if_needed). pad_if_needed=True pad_if_needed=False berbeza
nilai:
• menunjukkan bagaimana warna mengisi yang berbeza (grayscale dan rgb) mempengaruhi kawasan empuk imej. fill berbeza
nilai:
• Menunjukkan empat mod padding: 'malar', 'edge', 'mencerminkan', dan 'simetri'. padding_mode Output terdiri daripada banyak grid imej, masing -masing menunjukkan lima tanaman rawak imej dari dataset Oxfordiiitpet di bawah konfigurasi
spesifik. Judul jelas menunjukkan parameter yang digunakan untuk setiap grid. Kod ini juga termasuk fungsi kedua

yang mereplikasi fungsi

tetapi mengambil parameter sebagai argumen, menjadikannya lebih ringkas untuk menunjukkan kesan setiap parameter. RandomCrop show_images2 show_images1 Pemerhatian utama dari imej:

Imej -imej jelas menggambarkan kesan setiap parameter. Contohnya:

• nilai yang lebih kecil size menghasilkan imej yang lebih kecil.
• Positif padding Nilai menambah sempadan ke imej sebelum menanam, sementara nilai negatif mengurangkan saiz imej.
• pad_if_needed=True menghalang kesilapan apabila imej lebih kecil daripada saiz sasaran, manakala pad_if_needed=False menghasilkan kesilapan.
• fill Nilai Tukar warna sempadan empuk.
• nilai berbeza menghasilkan corak yang berbeza di kawasan empuk. padding_mode

Kod ini berstruktur dengan baik dan berkesan menunjukkan fungsi transformasi

dan pelbagai parameternya. Penggunaan imej menjadikannya mudah untuk memahami kesan visual setiap parameter. RandomCrop

... (baki imej)

Nota: Oleh kerana sejumlah besar imej, saya hanya memasukkan beberapa penerangan imej pertama di sini. Set penuh imej perlu dipaparkan secara berasingan.

Atas ialah kandungan terperinci Randomcrop dalam pytorch. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!