AutoAugment

class torchvision.transforms.v2.AutoAugment(policy: AutoAugmentPolicy = AutoAugmentPolicy.IMAGENET, interpolation: Union[InterpolationMode, int] = InterpolationMode.NEAREST, fill: Union[int, float, Sequence[int], Sequence[float], None, Dict[Union[Type, str], Optional[Union[int, float, Sequence[int], Sequence[float]]]]] = None)

AutoAugment 資料增強方法，基於 “AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data”。

此變換僅適用於影像和影片。

如果輸入是 torch.Tensor，其型別應為 torch.uint8，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：

• policy (AutoAugmentPolicy, 可選) – 期望的策略列舉，由 torchvision.transforms.autoaugment.AutoAugmentPolicy 定義。預設為 AutoAugmentPolicy.IMAGENET。

• interpolation (InterpolationMode, 可選) – 期望的插值模式列舉，由 torchvision.transforms.InterpolationMode 定義。預設為 InterpolationMode.NEAREST。如果輸入是 Tensor，僅支援 InterpolationMode.NEAREST 和 InterpolationMode.BILINEAR。

• fill (序列 或 數字, 可選) – 變換影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 AutoAugment 的示例

變換圖示

變換圖示

forward(*inputs: Any) → Any

不要重寫此方法！請改用 transform()。

static get_params(transform_num: int) → Tuple[int, Tensor, Tensor]

獲取 AutoAugment 變換的引數

返回值：

AutoAugment 變換所需的引數