TrivialAugmentWide

class torchvision.transforms.TrivialAugmentWide(num_magnitude_bins: int = 31, interpolation: InterpolationMode = InterpolationMode.NEAREST, fill: Optional[List[float]] = None)

使用 TrivialAugment Wide 进行数据集无关的数据增强，如 《TrivialAugment: 免调参但达到 SOTA 的数据增强》中所述。如果图像是 torch Tensor，类型应为 torch.uint8，并且预期形状为 […, 1 或 3, H, W]，其中 … 表示任意数量的前导维度。如果 img 是 PIL Image，预期模式为 “L” 或 “RGB”。

参数:

• num_magnitude_bins (int) – 不同幅度值的数量。

• interpolation (InterpolationMode) – 由 torchvision.transforms.InterpolationMode 定义的所需插值模式枚举。默认为 InterpolationMode.NEAREST。如果输入是 Tensor，仅支持 InterpolationMode.NEAREST、InterpolationMode.BILINEAR。

• fill (sequence or number, optional) – 变换后图像区域外的像素填充值。如果给定一个数字，该值将分别用于所有波段。

使用 TrivialAugmentWide 的示例

变换图示

变换图示

forward(img: Tensor) → Tensor

img (PIL Image 或 Tensor): 要进行变换的图像。

返回:

变换后的图像。

返回类型:

PIL Image 或 Tensor