PyTorch의 ElasticTransform

이 코드는 ElasticTransform의 torchvision.transforms.v2 함수를 탐색하여 다양한 매개변수를 사용한 이미지 변환 기능을 보여줍니다. OxfordIIITPet 데이터세트가 이미지 소스로 사용됩니다. 코드는 alpha(변위 크기), sigma(변위 부드러움) 및 fill(배경색) 매개변수를 체계적으로 변경하여 결과 이미지에 미치는 영향을 관찰합니다. 여러 이미지 세트가 표시되며 각각은 서로 다른 매개변수 조합으로 인한 변형을 보여줍니다.

ElasticTransform 기능은 이미지에 무작위 탄성 변형을 적용하여 실제 왜곡을 시뮬레이션합니다. alpha 매개변수는 이러한 변형의 강도를 제어합니다. 값이 높을수록 변환이 더욱 뚜렷해집니다. sigma 변형의 부드러움을 조정합니다. 값이 작을수록 더 날카롭고 국지적인 변화가 발생합니다. fill 매개변수는 변형의 영향을 받는 이미지 영역을 채우는 데 사용되는 색상을 결정합니다.

코드는 변환된 이미지를 표시하는 show_images1 및 show_images2 두 가지 기능을 제공합니다. show_images1은 사전 변환된 데이터세트를 사용하는 반면, show_images2는 표시 기능 내에서 변환을 적용합니다. 두 기능 모두 동일한 시각적 결과를 달성하여 ElasticTransform 매개변수

의 영향을 보여줍니다.

함께 제공되는 이미지는 변형을 보여줍니다. 각 이미지 세트는 특정 매개변수 구성을 나타내므로 alpha, sigma 및 fill 변경 효과를 시각적으로 비교할 수 있습니다. 예를 들어, alpha를 늘리면 이미지가 점점 왜곡되고 sigma를 조정하면 왜곡의 매끄러움에 영향을 줍니다. fill 매개변수는 변환으로 인해 공백이 생성되는 배경색을 변경합니다.

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위 내용은 PyTorch의 ElasticTransform의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!