pytorch 归一化与反归一化
【摘要】
ToTensor中就有转到0-1之间了。
# -*- coding:utf-8 -*- import time import torch from torchvision import transforms import cv2 transform_val_list = [ # transforms.Resize(size=(160, 16...
ToTensor中就有转到0-1之间了。
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# -*- coding:utf-8 -*-
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import time
-
-
import torch
-
-
from torchvision import transforms
-
-
import cv2
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transform_val_list = [
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# transforms.Resize(size=(160, 160), interpolation=3), # Image.BICUBIC
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transforms.ToTensor(),
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transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
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]
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-
trans_compose = transforms.Compose(transform_val_list)
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-
-
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if __name__ == '__main__':
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std= [0.229, 0.224, 0.225]
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mean=[0.485, 0.456, 0.406]
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path="d:/2.jpg"
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data=cv2.imread(path)
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t1 = time.time()
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x = trans_compose(data)
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x[0]=x[0]*std[0]+mean[0]
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x[1]=x[1]*std[1]+mean[1]
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x[2]=x[2].mul(std[2])+mean[2]
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img = x.mul(255).byte()
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img = img.numpy().transpose((1, 2, 0))
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# torch.set_num_threads(3)
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# img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
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cv2.imshow("sdf", img)
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cv2.w
文章来源: blog.csdn.net,作者:网奇,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:blog.csdn.net/jacke121/article/details/92798188
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