在Pythorch中显示增强图像的示例

Question

我想展示一些增强训练图像的样本。在

我的转换包括标准ImageNet transforms.Normalize，如下所示：

train_transforms = transforms.Compose([transforms.RandomRotation(30),
                                       transforms.RandomResizedCrop(224),
                                       transforms.RandomHorizontalFlip(),
                                       transforms.ToTensor(),
                                       transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406],
                                                            [0.229, 0.224, 0.225])])

然而，由于Normalise，图像显示出奇怪的颜色。在

This answer表示我需要访问原始图像，这在加载时应用转换时很困难：

^{pr2}$

在使用标准化的图像进行计算的同时，我该如何以它们通常的颜色显示一些样本增强图像？在

Answer 1

只需撤消标准化操作，即乘以标准差并加上 中庸之道。在

请参见Pythorch教程中的imshow方法： https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html#visualize-a-few-images