728x90 반응형 transforms14 [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/d67286ee5ad15db9b2981119e43f1695Prerequisites사용할 이미지 다운로드등을 수행하는 다음의 코드를 수행하고 나서 예제를 실행할 것.img_path = "assets.. 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. [PyTorch] Augmentation-torchvision.transforms.v2 torchvision.transforms.v2에서 제공하는 Data Augmentation은 다음 네 가지가 있음.주로 이미지 분류 모델의 일반화 성능 향상을 목표로 함.이 문서에서는 각 기법의 특징과 차이를 간략히 정리해 봄.참고문서:https://docs.pytorch.org/vision/main/auto_examples/transforms/plot_transforms_illustrations.html#augmentation-transforms Illustration of transforms — Torchvision main documentationShortcutsdocs.pytorch.org 관련 gisthttps://gist.github.com/dsaint31x/7e276cb8b3013c224d3.. 2025. 6. 15. [PyTorch] Photometric-torchvision.transforms.v2 Photometric Image Transformation은이미지의 측광학적 속성(photometric properties) 을 수정하는 과정을 가리킴.Photometric Image Transformation의 주요 특징1. 변경되는 속성들밝기(Brightness): 이미지 전체의 밝기 수준대비(Contrast): 밝은 부분과 어두운 부분의 차이색상(Color): 색조, 채도, 색온도 등톤(Tone): 이미지의 전반적인 색조와 분위기2. 보존되는 속성기하학적 구조(Geometric Structure): 객체의 모양, 위치, 크기 관계는 변경되지 않음즉, 픽셀의 공간적 배치는 그대로 유지3. 랜덤성(Randomness)Grayscale을 제외한 모든 photometric 변환은 랜덤같은 transform.. 2025. 6. 15. 이전 1 2 3 다음 728x90 반응형
