Pytorch中的Randomcrop

此代码探讨了the> the> the> the> the>。 这些示例说明了不同的参数如何影响牛津大学数据集的图像的裁剪和填充。 让我们分解代码及其输出。RandomCrop

代码首先用各种参数初始化A

RandomCrop转换：size（输出大小），padding（在裁剪之前添加的填充量），pad_if_needed size），fill（填充颜色的填充颜色）和padding_mode（填充方法）。 然后，它创建了

>数据集的多个实例，每个实例都使用不同的

>转换配置。这允许对每个参数的效果进行视觉比较。 然后使用OxfordIIITPet。RandomCrop显示图像 matplotlib.pyplot该代码的结构是显示

的输出，并具有各种参数组合：

RandomCrop 不同

不同的
• 值：显示了在裁剪之前的正填充值和负填充值如何影响图像。 负填充物在裁剪之前有效地收缩了图像。 size
：
• >说明当输入小于目标大小（）时填充之间的差异，并在发生错误时会引起错误（padding）。>
• >不同的值：pad_if_needed显示了不同的填充颜色（灰度和RGB）如何影响图像的填充区域。 pad_if_needed=True不同的pad_if_needed=False值：
演示四个填充模式：'常数'，'edge'，'反射'和symmetric'。
• fill>输出由许多图像网格组成，每个网格都显示了从牛津iiiitpet数据集中的五个随机作物，在特定的>配置下。 标题清楚地表明了每个网格使用的参数。 该代码还包含第二个
函数，该函数复制了
• 的功能，但以参数为参数，使其更简洁地证明每个参数的效果。 来自图像的padding_mode关键观察值：

>

图像清楚地说明了每个参数的效果。 例如：RandomCrop

• 较小的size值会导致较小的裁剪图像。
>
• 正面padding值在裁剪之前为图像增加一个边框，而负值降低了图像大小。
。 当图像小于目标大小时，
• pad_if_needed=True会防止错误，而pad_if_needed=False>导致错误。
• >值更改填充边框的颜色。 fill不同的
值在填充区域中产生不同的模式。
• padding_mode代码结构良好，并有效地证明了变换及其各种参数的功能。 图像的使用使您很容易理解每​​个参数的视觉影响。

RandomCrop

...（剩下的图像） 注意：由于图像的数量大量，我只在此处包含了前几个图像说明。 完整的图像将需要单独显示。

以上是Pytorch中的Randomcrop的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！