[Ten Crops]多样本检测
在检测阶段，采集一张样本中的多个裁剪，平均其预测结果，有助于更高的检测精度
完整实现参考py/data_preprocessing/ten-crops.py
FiveCrops/TenCrops
常用的有FiveCrops和TenCrops
FiveCrops：裁剪图像中心和4个角TenCrops：裁剪图像中心和4个角，以及翻转图像后的5个裁剪
PyTorch实现
PyTorch提供了函数torchvision.transforms.FiveCrop和torchvision.transforms.TenCrop。裁剪5张图像并显示
def plot(src, dsts):
f = plt.figure()
cols = 3
rows = 2
plt.subplot(rows, cols, 1)
plt.title('src')
plt.imshow(src)
for i in range(rows):
for j in range(cols):
if (i * cols + j) == 5:
break
plt.subplot(rows, cols, i * cols + j + 2)
plt.imshow(dsts[i * cols + j])
plt.show()
def draw_five_crop():
src = Image.open('./data/butterfly.jpg')
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.FiveCrop(224), # this is a list of PIL Images
])
dsts = transform(src)
print(len(dsts))
plot(src, dsts)
