728x90 반응형 V216 torchvision.datasets.ImageFolder 사용하기. torchvision.datasets.ImageFolder는 PyTorch에서 Image Classification Task를 위한 Dataset을 쉽게 구성할 수 있게 해주는 클래스임. 정확한 Full qualified name은 torchvision.datasets.folder.ImageFolder 임: torchvision.datasets 에 reexport되어 있음.torch.utils.data.Dataset ↑torchvision.datasets.vision.VisionDataset ↑torchvision.datasets.folder.ImageFolder original API documentation:https://docs.pytorch.org/vision/stabl.. 2025. 6. 17. [torchvision] transforms.v2, transforms.v2.functional, 그리고 kernel torchvision.transforms는 PyTorch에서 제공하는 이미지 preprocessing 및 data augmentation을 위한 module. 이 모듈은 현재 v2 서브모듈의 사용을 권함:v2 transforms는 image뿐만 아니라bounding boxes, masks, videos도 변환할 수 있어 더 많은 작업을 지원 v2 서브모듈은 크게 다음과 같은 3가지 형태 (kernel을 제외하고 2가지로 애기하기도 함)로 구성됨 .v2:고수준 추상화의 transform 클래스 및 Pipeline 구성을 위한 클래스 제공.torch.nn.Module 클래스 처럼 동작: callable 객체를 통해 작업. v2.functional:함수형 trnasform 을 지원 (사용자가 호출시 argum.. 2025. 6. 17. [PyTorch] Conversion-Torchvision.transfroms.v2 Conversion transforms은데이터 타입과 형식을 변환하며,일부는 값 범위 스케일링(예: uint8 [0,255] ↔ float32 [0,1])을 포함함.https://docs.pytorch.org/vision/main/transforms.html#conversion Transforming and augmenting images — Torchvision main documentationShortcutsdocs.pytorch.org관련 gisthttps://gist.github.com/dsaint31x/d67286ee5ad15db9b2981119e43f1695 dl_conversion-torchvision-transforms-v2.ipynbdl_conversion-torchvision-trans.. 2025. 6. 16. [PyTorch] torchvision.transforms.v2 - Summary (작성중) 다음의 공식문서를 기반으로 정리한 것임.https://docs.pytorch.org/vision/main/auto_examples/transforms/plot_transforms_illustrations.html#sphx-glr-auto-examples-transforms-plot-transforms-illustrations-py Illustration of transforms — Torchvision main documentationShortcutsdocs.pytorch.org https://docs.pytorch.org/vision/main/transforms.html#v2-api-reference-recommended Transforming and augmenting images — Torchvis.. 2025. 6. 16. [PyTorch] Composition-torchvision.transforms.v2 Transform Composition은여러 개의 개별 변환들을 전략적으로 조합한 Pipeline을 만들어서더 다양하고 효과적인 데이터 증강을 수행 가능케 함.v2에서는 다음과 같은 조합 방식을 제공.Compose(순차적 적용),RandomChoice(배타적 선택),RandomApply(조건부 그룹 적용),RandomOrder(순서 랜덤화 적용)https://docs.pytorch.org/vision/main/transforms.html#composition Transforming and augmenting images — Torchvision main documentationShortcutsdocs.pytorch.org관련 gisthttps://gist.github.com/dsaint31x/325b71.. 2025. 6. 16. [PyTorch] Randomly-applied-torchvision.transforms.v2 Randomly-applied Transforms (확률적 적용 변환) 이 설명은 PyTorch torchvision의 확률 기반 변환(Probabilistic Transforms) 들을 소개함. 참고자료: https://docs.pytorch.org/vision/main/auto_examples/transforms/plot_transforms_illustrations.html#randomly-applied-transforms Illustration of transforms — Torchvision main documentationShortcutsdocs.pytorch.org관련 gist:https://gist.github.com/dsaint31x/7bb7a7d36c949c140d2b2dfeffeebb8.. 2025. 6. 15. 이전 1 2 3 다음 728x90 반응형
