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!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
