Pytorch中的Randomcrop

此代碼探討了the> the> the> the> the>。 這些示例說明了不同的參數如何影響牛津大學數據集的圖像的裁剪和填充。 讓我們分解代碼及其輸出。 RandomCrop

代碼首先用各種參數初始化A

RandomCrop轉換：size（輸出大小），padding（在裁剪之前添加的填充量），pad_if_needed size），fill（填充顏色的填充顏色）和padding_mode（填充方法）。 然後，它創建了

>數據集的多個實例，每個實例都使用不同的

>轉換配置。這允許對每個參數的效果進行視覺比較。 然後使用OxfordIIITPet。 RandomCrop顯示圖像 matplotlib.pyplot該代碼的結構是顯示

的輸出，並具有各種參數組合：

RandomCrop 不同

不同的
• 值：顯示了在裁剪之前的正填充值和負填充值如何影響圖像。 負填充物在裁剪之前有效地收縮了圖像。 size
：
• >說明當輸入小於目標大小（）時填充之間的差異，並在發生錯誤時會引起錯誤（padding）。 >
• >不同的值：pad_if_needed顯示了不同的填充顏色（灰度和RGB）如何影響圖像的填充區域。 pad_if_needed=True不同的pad_if_needed=False值：
演示四個填充模式：'常數'，'edge'，'反射'和symmetric'。
• fill>輸出由許多圖像網格組成，每個網格都顯示了從牛津iiiitpet數據集中的五個隨機作物，在特定的>配置下。 標題清楚地表明了每個網格使用的參數。 該代碼還包含第二個
函數，該函數複製了
• 的功能，但以參數為參數，使其更簡潔地證明每個參數的效果。 來自圖像的padding_mode關鍵觀察值：

>

圖像清楚地說明了每個參數的效果。 例如：RandomCrop

• 較小的size值會導致較小的裁剪圖像。
>
• 正面padding值在裁剪之前為圖像增加一個邊框，而負值降低了圖像大小。
。 當圖像小於目標大小時，
• pad_if_needed=True會防止錯誤，而pad_if_needed=False>導致錯誤。
• >值更改填充邊框的顏色。 fill不同的
值在填充區域中產生不同的模式。
• padding_mode代碼結構良好，並有效地證明了變換及其各種參數的功能。 圖像的使用使您很容易理解每​​個參數的視覺影響。

RandomCrop

...（剩下的圖像） 注意：由於圖像的數量大量，我只在此處包含了前幾個圖像說明。 完整的圖像將需要單獨顯示。

以上是Pytorch中的Randomcrop的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！