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 資料擴充方法基於 “RandAugment: Practical automated data augmentation with a reduced search space”。如果影像是 torch Tensor，則應為 torch.uint8 類型，並且預期具有 […, 1 或 3, H, W] 形狀，其中 … 表示任意數量的領先維度。如果 img 是 PIL 影像，則預期為 “L” 或 “RGB” 模式。

參數:

• num_ops (int) – 依序套用的擴充轉換次數。

• magnitude (int) – 所有轉換的強度。

• num_magnitude_bins (int) – 不同強度值的數量。

• interpolation (InterpolationMode) – 期望的插值枚舉，由 torchvision.transforms.InterpolationMode 定義。預設值為 InterpolationMode.NEAREST。如果輸入是 Tensor，則僅支援 InterpolationMode.NEAREST、InterpolationMode.BILINEAR。

• fill (sequence 或 number, optional) – 轉換後圖像外部區域的像素填充值。如果給定一個數字，則該值將分別用於所有通道。

使用 RandAugment 的範例

轉換的說明

轉換的說明

forward(img: Tensor) → Tensor

img (PIL Image 或 Tensor): 要轉換的圖像。

返回值:

轉換後的圖像。

返回類型:

PIL Image 或 Tensor