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ホームページ > バックエンド開発 > Python チュートリアル > Pytorchのランダムクリップ（1）

Pytorchのランダムクリップ（1）

Barbara Streisand
リリース： 2025-01-30 12:12:10
オリジナル
236 人が閲覧しました

私にコーヒーを買ってください

*メモ：

  • 私の投稿では、oxfordiiitpet（）。
    • について説明しています

randomcrop（）は、以下に示すように画像をランダムにトリミングできます：

*メモ：

  • 初期化の最初の引数はサイズです（必須タイプ：intまたはtuple/list（int）またはsize（））： *メモ：
    • それは[高さ、幅]。
      • です
    • それは1＆lt; = x。
      • でなければなりません
    • タプル/リストは、1つまたは2つの要素を持つ1Dでなければなりません。
      • 単一の値（intまたはtuple/list（int））は[サイズ、サイズ]を意味します
    初期化の2番目の引数はパディングです（オプションデフォルト：none-type：intまたはtuple/list（int））： *メモ：
  • [左、上、右、下部]は、[左右、上部の底]または[左の右下]から変換できます。
      タプル/リストは、1、2、または4つの要素を持つ1Dでなければなりません。
    • 単一の値（intまたはtuple/list（int））は[パディング、パディング、パディング、パディング]を意味します。
      • 二重値（タプル/リスト（int））は[パディング[0]、パディング[1]、パディング[0]、パディング[1]]。
    • を意味します
      • 初期化の3番目の引数はpad_if_neededです（optional-default：false-type：bool）：
      • それが偽で、サイズが元の画像やパディングによるパッド入りの画像よりも小さい場合、エラーがあります。
    • それが真で、サイズが元の画像やパディングによるパッド入りの画像よりも小さい場合、エラーはありません。その後、画像はランダムにパッドでサイズになります。
      • 初期化の4番目の引数は記入です（Optional-Default：0-Type：int、floatまたはtuple/list（intまたはfloat））： *メモ：
      • 画像の背景を変更できます。 *背景は、画像が積極的にパッドになっているときに見ることができます。
    • タプル/リストは、1つまたは3つの要素を持つ1Dでなければなりません。
    • 初期化の5番目の引数はpadding_mode（optional-default： 'constant'-type：str）です。 *「定数」、「エッジ」、「反射」、または「対称」を設定できます。
      • 最初の引数はIMGです（必須タイプ：PILイメージまたはテンソル（int））： *メモ：
      • テンソルは2Dまたは3Dでなければなりません
    img =。
    • を使用しないでください
  • V2はV1またはV2に従って使用することをお勧めしますか？どちらを使用すればよいですか？ 
from torchvision.datasets import OxfordIIITPet
from torchvision.transforms.v2 import RandomCrop

randomcrop = RandomCrop(size=100)
randomcrop = RandomCrop(size=100,
                        padding=None,
                        pad_if_needed=False, 
                        fill=0,
                        padding_mode='constant')
randomcrop
# RandomCrop(size=(100, 100),
#            pad_if_needed=False,
#            fill=0,
#            padding_mode=constant)

randomcrop.size
# (100, 100)

print(randomcrop.padding)
# None

randomcrop.pad_if_needed
# False

randomcrop.fill
# 0

randomcrop.padding_mode
# 'constant'

origin_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=None
)

s300_data = OxfordIIITPet( # `s` is size.
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=300)
    # transform=RandomCrop(size=[300, 300])
)

s200_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=200)
)

s100_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=100)
)

s50_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=50)
)

s10_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=10)
)

s1_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=1)
)

s200_300_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=[200, 300])
)

s300_200_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=[300, 200])
)

s300p100_data = OxfordIIITPet( # `p` is padding.
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=300, padding=100)
    # transform=RandomCrop(size=300, padding=[100, 100])
    # transform=RandomCrop(size=300, padding=[100, 100, 100, 100])
)

s300p200_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=300, padding=200)
)

s700_594p100origin_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=[700, 594], padding=100)
)

s300p100_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=300, padding=100)
)

s600_594p100_50origin_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=[600, 594], padding=[100, 50])
)

s300p100_50_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=300, padding=[100, 50])
)

s650_494p25_50_75_100origin_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=[650, 494], padding=[25, 50, 75, 100])
)

s300p25_50_75_100_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=300, padding=[25, 50, 75, 100])
)

s300_194pn100origin_data = OxfordIIITPet( # `n` is negative.
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=[300, 194], padding=-100)
)

s150pn100_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=150, padding=-100)
)

s300_294pn50n100origin_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=[300, 294], padding=[-50, -100])
)

s150pn50n100_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=150, padding=[-50, -100])
)

s350_294pn25n50n75n100origin_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=[350, 294], padding=[-25, -50, -75, -100])
)

s150pn25n50n75n100_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=150, padding=[-25, -50, -75, -100])
)

s600_444p25_50origin_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=[600, 444], padding=[25, 50])
)

s200p25_50_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=200, padding=[25, 50])
)

s400_344pn25n50origin_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=[400, 344], padding=[-25, -50])
)

s200pn25n50_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=200, padding=[-25, -50])
)

s400_444p25n50origin_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=[400, 444], padding=[25, -50])
)

s200p25n50_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=200, padding=[25, -50])
)

s600_344pn25_50origin_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=[600, 344], padding=[-25, 50])
)

s200pn25_50_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=200, padding=[-25, 50])
)

s700_594p100fgrayorigin_data = OxfordIIITPet( # `f` is fill.
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=[700, 594], padding=100, fill=150)
    # transform=RandomCrop(size=[700, 594], padding=100, fill=[150])
)

s300p100fgray_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=300, padding=100, fill=150)
)

s700_594p100fpurpleorigin_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=[700, 594], padding=100, fill=[160, 32, 240])
)

s300p100fpurple_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=300, padding=100, fill=[160, 32, 240])
)

s700_594p100pmconstorigin_data = OxfordIIITPet( # `pm` is padding_mode.
    root="data",                                # `const` is constant.
    transform=RandomCrop(size=[700, 594], padding=100, padding_mode='constant')
)

s300p100pmconst_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=300, padding=100, padding_mode='constant')
)

s700_594p100pmedgeorigin_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=[700, 594], padding=100, padding_mode='edge')
)

s300p100pmedge_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=300, padding=100, padding_mode='edge')
)

s700_594p100pmrefleorigin_data = OxfordIIITPet( # `refle` is reflect.
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=[700, 594], padding=100, padding_mode='reflect')
)

s300p100pmrefle_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=300, padding=100, padding_mode='reflect')
)

s700_594p100pmsymmeorigin_data = OxfordIIITPet( # `symme` is symmetric.
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=[700, 594], padding=100, 
                         padding_mode='symmetric')
)

s300p100pmsymme_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=300, padding=100, padding_mode='symmetric')
)

import matplotlib.pyplot as plt

def show_images1(data, main_title=None):
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.suptitle(t=main_title, y=0.8, fontsize=14)
    for i in range(1, 6):
        plt.subplot(1, 5, i)
        plt.imshow(X=data[0][0])
    plt.tight_layout()
    plt.show()

plt.figure(figsize=(7, 9))
plt.title(label="s500_394origin_data", fontsize=14)
plt.imshow(X=origin_data[0][0])
show_images1(data=origin_data, main_title="s500_394origin_data")
show_images1(data=s300_data, main_title="s300_data")
show_images1(data=s200_data, main_title="s200_data")
show_images1(data=s100_data, main_title="s100_data")
show_images1(data=s50_data, main_title="s50_data")
show_images1(data=s10_data, main_title="s10_data")
show_images1(data=s1_data, main_title="s1_data")
show_images1(data=s200_300_data, main_title="s200_300_data")
show_images1(data=s300_200_data, main_title="s300_200_data")
print()
show_images1(data=s700_594p100origin_data,
             main_title="s700_594p100origin_data")
show_images1(data=s300p100_data, main_title="s300p100_data")
print()
show_images1(data=s600_594p100_50origin_data,
             main_title="s600_594p100_50origin_data")
show_images1(data=s300p100_50_data, main_title="s300p100_50_data")
print()
show_images1(data=s650_494p25_50_75_100origin_data,
             main_title="s650_494p25_50_75_100origin_data")
show_images1(data=s300p25_50_75_100_data, 
             main_title="s300p25_50_75_100_data")
print()
show_images1(data=s300_194pn100origin_data,
             main_title="s300_194pn100origin_data")
show_images1(data=s150pn100_data, 
             main_title="s150pn100_data")
print()
show_images1(data=s300_294pn50n100origin_data,
             main_title="s300_294pn50n100origin_data")
show_images1(data=s150pn50n100_data, 
             main_title="s150pn50n100_data")
print()
show_images1(data=s350_294pn25n50n75n100origin_data,
             main_title="s350_294pn25n50n75n100origin_data")
show_images1(data=s150pn25n50n75n100_data, 
             main_title="s150pn25n50n75n100_data")
print()
show_images1(data=s600_444p25_50origin_data,
             main_title="s600_444p25_50origin_data")
show_images1(data=s200p25_50_data, 
             main_title="s200p25_50_data")
print()
show_images1(data=s400_344pn25n50origin_data,
             main_title="s400_344pn25n50origin_data")
show_images1(data=s200pn25n50_data, 
             main_title="s200pn25n50_data")
print()
show_images1(data=s400_444p25n50origin_data,
             main_title="s400_444p25n50origin_data")
show_images1(data=s200p25n50_data, 
             main_title="s200p25n50_data")
print()
show_images1(data=s600_344pn25_50origin_data,
             main_title="s600_344pn25_50origin_data")
show_images1(data=s200pn25_50_data, 
             main_title="s200pn25_50_data")
print()
show_images1(data=s700_594p100fgrayorigin_data,
             main_title="s700_594p100fgrayorigin_data")
show_images1(data=s300p100fgray_data, main_title="s300p100fgray_data")
print()
show_images1(data=s700_594p100fpurpleorigin_data,
             main_title="s700_594p100fpurpleorigin_data")
show_images1(data=s300p100fpurple_data, main_title="s300p100fpurple_data")
print()
show_images1(data=s700_594p100pmconstorigin_data,
             main_title="s700_594p100pmconstorigin_data")
show_images1(data=s300p100pmconst_data, main_title="s300p100pmconst_data")
print()
show_images1(data=s700_594p100pmedgeorigin_data,
             main_title="s700_594p100pmedgeorigin_data")
show_images1(data=s300p100pmedge_data, main_title="s300p100pmedge_data")
print()
show_images1(data=s700_594p100pmrefleorigin_data,
             main_title="s700_594p100pmrefleorigin_data")
show_images1(data=s300p100pmrefle_data, main_title="s300p100pmrefle_data")
print()
show_images1(data=s700_594p100pmsymmeorigin_data,
             main_title="s700_594p100pmsymmeorigin_data")
show_images1(data=s300p100pmsymme_data, main_title="s300p100pmsymme_data")

# ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ The code below is identical to the code above. ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
def show_images2(data, main_title=None, s=None, p=None,
                 pin=False, f=0, pm='constant'):
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.suptitle(t=main_title, y=0.8, fontsize=14)
    temp_s = s
    im = data[0][0]
    for i in range(1, 6):
        plt.subplot(1, 5, i)
        if not temp_s:
            s = [im.size[1], im.size[0]]
        rc = RandomCrop(size=s, padding=p, # Here
                        pad_if_needed=pin, fill=f, padding_mode=pm)
        plt.imshow(X=rc(im)) # Here
    plt.tight_layout()
    plt.show()

plt.figure(figsize=(7, 9))
plt.title(label="s500_394origin_data", fontsize=14)
plt.imshow(X=origin_data[0][0])
show_images2(data=origin_data, main_title="s500_394origin_data")
show_images2(data=origin_data, main_title="s300_data", s=300)
show_images2(data=origin_data, main_title="s200_data", s=200)
show_images2(data=origin_data, main_title="s100_data", s=100)
show_images2(data=origin_data, main_title="s50_data", s=50)
show_images2(data=origin_data, main_title="s10_data", s=10)
show_images2(data=origin_data, main_title="s1_data", s=1)
show_images2(data=origin_data, main_title="s200_300_data", s=[200, 300])
show_images2(data=origin_data, main_title="s300_200_data", s=[300, 200])
print()
show_images2(data=origin_data, main_title="s700_594p100origin_data",
             s=[700, 594], p=100)
show_images2(data=origin_data, main_title="s300p100_data", s=300, p=100)
print()
show_images2(data=origin_data, main_title="s600_594p100_50origin_data",
             s=[600, 594], p=[100, 50])
show_images2(data=origin_data, main_title="s300p100_50_data", s=300,
             p=[100, 50])
print()
show_images2(data=origin_data, main_title="s650_494p25_50_75_100origin_data",
             s=[650, 494], p=[25, 50, 75, 100])
show_images2(data=origin_data, main_title="s300p25_50_75_100_data", s=300, 
             p=[25, 50, 75, 100])
print()
show_images2(data=origin_data, main_title="s300_194pn100origin_data",
             s=[300, 194], p=-100)
show_images2(data=origin_data, main_title="s150pn100_data", s=150, p=-100)
print()
show_images2(data=origin_data, main_title="s300_294pn50n100origin_data",
             s=[300, 294], p=[-50, -100])
show_images2(data=origin_data, main_title="s150pn50n100_data", s=150,
             p=[-50, -100])
print()
show_images2(data=origin_data, main_title="s350_294pn25n50n75n100origin_data",
             s=[350, 294], p=[-25, -50, -75, -100])
show_images2(data=origin_data, main_title="s150pn25n50n75n100_data", s=150,
             p=[-25, -50, -75, -100])
print()
show_images2(data=origin_data, main_title="s600_444p25_50origin_data",
             s=[600, 444], p=[25, 50])
show_images2(data=origin_data, main_title="s200p25_50_data", s=200,
             p=[25, 50])
print()
show_images2(data=origin_data, main_title="s400_344pn25n50origin_data",
             s=[400, 344], p=[-25, -50])
show_images2(data=origin_data, main_title="s200pn25n50_data", s=200,
             p=[-25, -50])
print()
show_images2(data=origin_data, main_title="s400_444p25n50origin_data",
             s=[400, 444], p=[25, -50])
show_images2(data=origin_data, main_title="s200p25n50_data", s=200,
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ソース：dev.to
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