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Pytorch - torchvision计算机视觉工具库

Pytorch - torchvision

简介modeldatasetstransforms代码实现

简介

torchvision是Pytorch的计算机视觉工具库,是Pytorch专门用于处理图像的库。

model

torchvision.models中包含了许多已经训练好的模型,可以通过models直接调用。 模型

AlexNetVGGResNetSqueezeNetDenseNet…

datasets

torchvision.datasets中,包含了许多已经被处理过的图片数据集,可以通过datasets直接调用。 数据集

MNIST:手写数字数据集COCO:用于图像标注和目标检测LSUN ClassificationImageFolderImagenet-12CIFAR10 and CIFAR100STL10…

transforms

transforms模块提供了一般的图像预处理方法, 例如

数据中心化数据标准化缩放裁剪旋转翻转填充噪声添加灰度变换线性变换仿射变换亮度饱满度及对比度变换… 这些方法可以用于对图像的数据增强,又称为数据增广,数据扩增,是对训练集进行变换,使训练集更加丰富,从而使模型具有泛化能力。 具体方法与函数: 裁剪作用CenterCrop从图像中心裁剪图像RandomCrop从图片中随即裁剪出给定尺寸的图片(可填充)ResizedCrop随即大小,长宽比剪裁图片FiveCrop在图片的四个角和中心各截取一幅尺寸为size的图片TenCrop在FiveCrop的基础上进行水平和垂直翻转,默认为水平翻转 翻转作用RandomHorziontalFlip依概率水平翻转图片RandomVerticalFlip依概率垂直翻转图片RandomRotation随机旋转图片 图像处理作用Pad对图片边缘进行填充Resize修改图像分辨率ColorJitter调整亮度,对比度,饱和度和色相Grayscale转换为灰度RandomGrayscale依概率转换为灰度图片RandomAffine对图像进行仿射变换(二维的线性变换),即旋转、平移、缩放、错切和翻转RandomErasing对图像进行随机遮挡Normalize逐channel的对图像进行标准化, output = (input - mean) / stdLanbda用户自定义Lambda方法Totensor转化为张量LinearTransformation对矩阵做线性变换,可以用于白化处理ToPILImage将ndarray或者张良转化为PIL Image类型数据 transforms操作作用RandomChoice从一系列transforms中选择一个RandomApply依概率执行一组transforms操作RandomOrder对一组transforms操作打乱顺序

代码实现

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