比较与torchvision.transforms.RandomResizedCrop的差异

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torchvision.transforms.RandomResizedCrop

class torchvision.transforms.RandomResizedCrop(size, scale=(0.08, 1.0), ratio=(0.75, 1.3333333333333333), interpolation=InterpolationMode.BILINEAR)

更多内容详见torchvision.transforms.RandomResizedCrop

mindspore.dataset.vision.RandomResizedCrop

class mindspore.dataset.vision.RandomResizedCrop(size, scale=(0.08, 1.0), ratio=(3. / 4., 4. / 3.), interpolation=Inter.BILINEAR, max_attempts=10)

更多内容详见mindspore.dataset.vision.RandomResizedCrop

差异对比

PyTorch:对输入图像进行随机裁剪,并使用指定的插值方式将图像调整为指定的尺寸大小。

MindSpore:对输入图像进行随机裁剪,并使用指定的插值方式将图像调整为指定的尺寸大小。

分类

子类

PyTorch

MindSpore

差异

参数

参数1

size

size

-

参数2

scale

scale

-

参数3

ratio

ratio

-

参数4

interpolation

interpolation

-

参数5

-

max_attempts

生成随机裁剪位置的最大尝试次数,超过该次数时将使用中心裁剪

代码示例

from download import download
from PIL import Image

url = "https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/flamingos.jpg"
download(url, './flamingos.jpg', replace=True)
orig_img = Image.open('flamingos.jpg')

# PyTorch
import torchvision.transforms as T

op = T.RandomResizedCrop((32, 32), scale=(0.08, 1.0), ratio=(0.75, 0.8))
img_torch =op(orig_img)
print(img_torch.size)
# Out: (32, 32)

# MindSpore
import mindspore.dataset.vision as vision

op = vision.RandomResizedCrop((32, 32), scale=(0.08, 1.0), ratio=(0.75, 0.8))
img_ms = op(orig_img)
print(img_ms.size)
# Out: (32, 32)