PyTorch Augmentation

Resize() -> 해상도 조정
CenterCrop() 가운데 자름
FiveCrop() -> 가운데랑 모서리들
Grayscale() -> grayscale로 바꿈

Random 방법들

ColorJitter()
GaussianBlur()

 

GaussianBlur는 이미지 처리에서 많이 사용되는 필터 중 하나로, 가우시안 함수를 기반으로 이미지를 부드럽게 만드는데 사용됩니다. 이 필터는 이미지의 잡음을 감소시키고 선명도를 감소시킴으로써 이미지를 부드럽게 만듭니다.

  GaussianBlur 함수는 블러링 처리를 하기 위해 가우시안 함수를 적용하는데, 이 함수는 중심부에서 멀어질수록 감쇠하는 형태를 띄는 함수입니다. 가우시안 함수는 다양한 분야에서 활용되며, 이미지 처리 분야에서도 이미지 블러링, 에지 검출 등에 널리 사용됩니다.

RandomPerspective()
RandomRotation()
RandomAffine()

 

  RandomAffine은 PyTorch의 이미지 전처리 모듈 중 하나로, 무작위로 이미지를 변형하는 데 사용됩니다. 이 모듈은 이미지를 회전, 이동, 크기 조정, 전단 변환 등을 포함한 다양한 변환을 수행할 수 있습니다. 이 모듈은 주로 데이터 증강(data augmentation) 기술로 사용되어, 모델의 성능을 향상시키는 데 도움을 줍니다.

  RandomAffine 모듈은 transforms 패키지에서 제공됩니다. 이 모듈은 다양한 매개변수를 허용합니다. 가장 일반적인 매개변수는 회전 각도, 이동 거리, 크기 조정 비율 등입니다.

ElasticTransform()
RandomCrop()
RandomResizedCrop()
RandomInvert()
RandomPosterize() 
RandomSolarize()
RandomAdjustSharpness()
RandomAutocontrast()
RandomEqualize()

RandomHorizontalFlip() 확률에 따라 뒤짚음
RandomVerticalFlip()

RandomApply()

 

https://pytorch.org/vision/stable/auto_examples/plot_transforms.html#random-transforms

Illustration of transforms — Torchvision 0.15 documentation