RandAugment

class torchvision.transforms.RandAugment(num_ops: int = 2, magnitude: int = 9, num_magnitude_bins: int = 31, interpolation: InterpolationMode = InterpolationMode.NEAREST, fill: Optional[List[float]] = None)

RandAugment 資料增強方法，基於 “RandAugment: Practical automated data augmentation with a reduced search space”。如果影像是 torch Tensor，則應為 torch.uint8 型別，並且期望形狀為 […, 1 or 3, H, W]，其中 … 表示任意數量的前導維度。如果 img 是 PIL Image，則期望模式為 “L” 或 “RGB”。

引數:

• num_ops (int) – 順序應用的增強變換次數。

• magnitude (int) – 所有變換的強度。

• num_magnitude_bins (int) – 不同的強度值數量。

• interpolation (InterpolationMode) – 由 torchvision.transforms.InterpolationMode 定義的所需插值列舉。預設值為 InterpolationMode.NEAREST。如果輸入是 Tensor，僅支援 InterpolationMode.NEAREST 和 InterpolationMode.BILINEAR。

• fill (序列 或 數字, 可選) – 變換後圖像外部區域的畫素填充值。如果給定一個數字，則該值將分別用於所有波段。

使用 RandAugment 的示例

變換圖示

變換圖示

forward(img: Tensor) → Tensor

img (PIL Image 或 Tensor): 要變換的影像。

返回:

變換後的影像。

返回型別:

PIL Image 或 Tensor