使用pytorch进行图像预处理的常用方法的详细解释

一般来说,我们在使用pytorch进行图像分类任务时都会对训练集数据做必要的格式转换和增广处理,对测试集做格式处理。

以下是常用的数据集处理函数:

python 复制代码
data_transform = {  
        "train": transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(224),                                     
                                     transforms.RandomHorizontalFlip(),                                   
                                     transforms.ToTensor(),
                                     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]),
        "val": transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),
                                   transforms.ToTensor(),
                                   transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])}

1. 对于transforms.RandomResizedCrop(224):

这个函数可以实现对输入的图像进行随机裁剪和缩放,以生成一个具有固定大小(224x224)的随机裁剪图像。具体操作步骤如: 首先,从原始图像中随机选择一个区域进行裁剪;然后,将裁剪得到的区域缩放到指定的大小(224x224),保持长宽比不变;最后,返回缩放后的图像作为输出。

2.transforms.RandomHorizontalFlip():

这个函数可以按照一定的概率(默认为0.5)对输入的图像进行随机水平翻转。具体步骤如下: 随机生成一个0到1之间的随机数,如果生成的随机数小于等于给定的概率,则对图像进行水平翻转,否则保持图像不变。

3. transforms.ToTensor():

这是一种数据预处理操作,常用于将PIL图像或NumPy数组转换为张量(Tensor)的格式。 具体而言,该操作将输入的图像或数组转换为PyTorch张量,将像素值从0到255的整数范围映射到0到1之间的浮点数范围。如果输入是多通道的图像,则每个通道都会被独立地转换为张量。 另外需要注意的是,transforms.ToTensor() 的使用通常发生在其他数据预处理操作之后,例如裁剪、缩放等。这样可以确保在转换为张量之前先对数据进行必要的处理。

4.transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]):

这个函数用于对图像进行标准化处理。具体而言,该操作将输入的图像的每个通道进行标准化处理,使其均值为0,标准差为1。这种标准化可以使模型更容易学习到有效的特征,提高模型的收敛速度和稳定性。这里给定的参数(0.5, 0.5, 0.5)表示每个通道的均值,(0.5, 0.5, 0.5)表示每个通道的标准差。在进行标准化时,会先减去均值,再除以标准差。需要注意的是,这里给定的均值和标准差是针对RGB图像的,如果输入是其他类型的图像或者通道数不同,需要相应地调整参数。

相关推荐
飞睿科技5 分钟前
乐鑫代理商飞睿科技,2025年AI智能语音助手市场发展趋势与乐鑫芯片解决方案分析
人工智能
许泽宇的技术分享7 分钟前
从新闻到知识图谱:用大模型和知识工程“八步成诗”打造科技并购大脑
人工智能·科技·知识图谱
这里有鱼汤17 分钟前
“对象”?对象你个头!——Python世界观彻底崩塌的一天
后端·python
坤坤爱学习2.021 分钟前
求医十年,病因不明,ChatGPT:你看起来有基因突变
人工智能·ai·chatgpt·程序员·大模型·ai编程·大模型学
尘浮72826 分钟前
60天python训练计划----day59
开发语言·python
wh393330 分钟前
使用Python将PDF转换成word、PPT
python·pdf·word
船长@Quant1 小时前
数学视频动画引擎Python库 -- Manim Voiceover 语音服务 Speech Services
python·数学·manim·动画引擎·语音旁白
蹦蹦跳跳真可爱5891 小时前
Python----循环神经网络(Transformer ----注意力机制)
人工智能·深度学习·nlp·transformer·循环神经网络
好开心啊没烦恼2 小时前
Python 数据分析:计算,分组统计1,df.groupby()。听故事学知识点怎么这么容易?
开发语言·python·数据挖掘·数据分析·pandas
lljss20203 小时前
Python11中创建虚拟环境、安装 TensorFlow
开发语言·python·tensorflow