调整大小 VS CenterCrop VS RandomResizedCrop VS RandomCrop

Question

谁能告诉我上述函数在什么情况下使用以及它们如何影响图像大小？我想调整 Cat V Dogs 图像的大小，但我对如何使用它们有点困惑。

Answer 1

实际上，TorchVision 文档中有很多详细信息。

典型的用例是用于对象检测或图像分割任务，但也可能存在其他用途​​。

以下是不详尽的用途列表：

• 调整大小在卷积神经网络中用于使输入图像适应网络输入形状，在这种情况下，这不是数据增强，而只是预处理。它还可以用于全卷积网络来模拟输入图像的不同尺度，这就是数据增强。
• CenterCrop、RandomCrop 和 RandomResizedCrop 用于分割任务，以在精细细节上训练网络，而不会在训练期间造成太多负担。对于 2048x2048 图像的数据库，您可以在 512x512 子图像上进行训练，然后在测试时推断全分辨率图像。它还在对象检测网络中用作数据增强。调整大小的变体允许您结合之前的调整大小操作。

所有这些都可能改变图像分辨率。