ElasticTransform in Pytorch

Dieser Code untersucht die Funktion ElasticTransform aus torchvision.transforms.v2 und demonstriert seine Bildtransformationsfunktionen mit unterschiedlichen Parametern. Der Oxfordiiitpet -Datensatz wird als Bildquelle verwendet. Der Code variiert systematisch die Parameter alpha (Verschiebungsgröße), sigma (Verschiebungs -Glätte) und fill (Hintergrundfarbe), um ihre Auswirkungen auf die resultierenden Bilder zu beobachten. Es werden mehrere Bildersätze angezeigt, wobei jeweils die Transformationen infolge verschiedener Parameterkombinationen dargestellt werden.

Die ElasticTransform -Funktion wendet zufällige elastische Verformungen auf Bilder an und simuliert reale Verzerrungen. Der Parameter alpha steuert die Intensität dieser Deformationen; Höhere Werte führen zu ausgeprägteren Transformationen. sigma passt die Glätte der Deformationen an, wobei kleinere Werte zu schärferen, lokaleren Änderungen führen. Der Parameter fill bestimmt die Farbe, die zum Ausfüllen von Bereichen des Bildes verwendet wird, die durch die Transformation beeinflusst werden.

Der Code enthält zwei Funktionen, show_images1 und show_images2, wobei beide transformierte Bilder angezeigt werden. show_images1 verwendet vor transformierte Datensätze, während show_images2 die Transformation innerhalb der Anzeigefunktion anwendet. Beide Funktionen erzielen das gleiche visuelle Ergebnis und demonstrieren die Auswirkungen der ElasticTransform Parameter.

Die dazugehörigen Bilder veranschaulichen die Transformationen. Jeder Satz von Bildern stellt eine spezifische Parameterkonfiguration dar, die einen visuellen Vergleich der Effekte der Änderung von alpha, sigma und fill ermöglicht. Zum Beispiel führt das Erhöhen von alpha zu zunehmend verzerrten Bildern, während die Anpassung sigma die Glätte der Verzerrung beeinflusst. Der Parameter fill verändert die Hintergrundfarbe, bei der die Transformation Lücken erstellt.

---

---

---

---

---

---

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonElasticTransform in Pytorch. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!