RandomErasing

class torchvision.transforms.RandomErasing(p=0.5, scale=(0.02, 0.33), ratio=(0.3, 3.3), value=0, inplace=False)

隨機選擇 torch.Tensor 影像中的一個矩形區域，並清除其像素。此轉換不支援 PIL 影像。 Zhong 等人的 ‘Random Erasing Data Augmentation’。參見 https://arxiv.org/abs/1708.04896

參數:

• p – 執行隨機清除操作的機率。

• scale – 相對於輸入影像，清除區域比例的範圍。

• ratio – 清除區域的長寬比範圍。

• value – 清除值。預設值為 0。如果是一個整數，則用於清除所有像素。如果是長度為 3 的元組，則分別用於清除 R、G、B 通道。如果是 ‘random’ 字串，則以隨機值清除每個像素。

• inplace – 布林值，用於使此轉換成為原地轉換。預設值設為 False。

回傳:

已清除的影像。

範例

>>> transform = transforms.Compose([
>>>   transforms.RandomHorizontalFlip(),
>>>   transforms.PILToTensor(),
>>>   transforms.ConvertImageDtype(torch.float),
>>>   transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)),
>>>   transforms.RandomErasing(),
>>> ])

forward(img)

參數:

img (Tensor) – 要清除的 Tensor 影像。

回傳:

已清除的 Tensor 影像。

回傳類型:

img (Tensor)

static get_params(img: Tensor, scale: Tuple[float, float], ratio: Tuple[float, float], value: Optional[List[float]] = None) → Tuple[int, int, int, int, Tensor]

取得隨機擦除的 erase 參數。

參數:

• img (Tensor) – 要清除的 Tensor 影像。

• scale (序列) – 擦除區域相對於輸入影像的比例範圍。

• ratio (序列) – 擦除區域的長寬比範圍。

• value (list, optional) – 擦除值。如果為 None，則將其解釋為「隨機」（使用隨機值擦除每個像素）。如果 len(value) 為 1，則將其解釋為數字，即 value[0]。

回傳:

傳遞給 erase 以進行隨機擦除的參數 (i, j, h, w, v)。

回傳類型:

元組