Pytorch의 Random Crop (1)

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randomcrop ()는 아래와 같이 이미지를 무작위로자를 수 있습니다 <: :>*메모 :

• 초기화에 대한 첫 번째 인수는 크기입니다 (필수 유형 : int 또는 튜플/목록 (int) 또는 size ()) : *메모 :
그것은 [높이, 너비]. 입니다 그것은 1 & lt; = x.

여야합니다 > 튜플/목록은 1 개 또는 2 개의 요소가있는 1D 여야합니다.

단일 값 (int 또는 튜플/리스트 (int))는 [크기, 크기]

초기화에 대한 두 번째 인수는 패딩입니다 (선택 사양 : 없음 유형 : int 또는 tuple/list (int)) : *메모 :

[왼쪽, 상단, 오른쪽, 하단]은 [왼쪽 오른쪽, 상단 바닥] 또는 [왼쪽 오른쪽 바닥]에서 변환 할 수 있습니다. > 튜플/목록은 1, 2 또는 4 요소가있는 1D 여야합니다. 단일 값 (int 또는 튜플/리스트 (int))는 [패딩, 패딩, 패딩, 패딩]을 의미합니다. 이중 값 (tuple/list (int))는 [패딩 [0], 패딩 [1], 패딩 [0], 패딩 [1]. 를 의미합니다

• 초기화에 대한 세 번째 인수는 pad_if_needed입니다 (선택 사양 : false-type : bool) :
  거짓이고 크기가 원래 이미지 나 패딩에 의해 패딩 된 이미지보다 작 으면 오류가 있습니다. 사실이고 크기가 패딩에 의한 원본 이미지 나 패딩 이미지보다 크기가 작 으면 오류가 없으면 이미지가 무작위로 패딩되어 크기가됩니다.
  • 초기화에 대한 네 번째 인수는 채우기 (선택 사양 : 0- 타입 : int, float 또는 튜플/목록 (int 또는 float)) : *메모 :
  이미지의 배경을 변경할 수 있습니다. *이미지가 긍정적으로 패딩 될 때 배경을 볼 수 있습니다.
  • > 튜플/목록은 1 또는 3 요소가있는 1D 여야합니다.
  • 초기화에 대한 다섯 번째 인수는 padding_mode입니다 (선택 사양 : 'constant'-type : str). *'Constant', 'Edge', 'Reflect'또는 'symmetric'을 설정할 수 있습니다. 첫 번째 인수는 IMG (필수 유형 : PIL 이미지 또는 텐서 (int)) : *메모 :
  텐서는 2d 또는 3d입니다 img =
• v2는 v1 또는 v2에 따라 사용하는 것이 좋습니다. 어느 것을 사용해야합니까?.

• 

  

  

  

  

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