AugMix

class torchvision.transforms.AugMix(severity: int = 3, mixture_width: int = 3, chain_depth: int = - 1, alpha: float = 1.0, all_ops: bool = True, interpolation: InterpolationMode = InterpolationMode.BILINEAR, fill: Optional[List[float]] = None)

基于 “AugMix: 一种用于提高鲁棒性和不确定性的简单数据处理方法” 的 AugMix 数据增强方法。如果图像是 torch Tensor，则其类型应为 torch.uint8，并且应具有 […, 1 或 3, H, W] 形状，其中 … 表示任意数量的前导维度。如果 img 是 PIL Image，则应处于 “L” 或 “RGB” 模式。

参数:

• severity (int) – 基础增强算子的强度。默认为 3。

• mixture_width (int) – 增强链的数量。默认为 3。

• chain_depth (int) – 增强链的深度。负值表示从区间 [1, 3] 中采样的随机深度。默认为 -1。

• alpha (float) – 概率分布的超参数。默认为 1.0。

• all_ops (bool) – 使用所有操作（包括亮度、对比度、颜色和锐度）。默认为 True。

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

• fill (sequence 或 number, optional) – 变换后图像外部区域的像素填充值。如果给定一个数字，则该值分别用于所有波段。

使用 AugMix 的示例

变换图示

变换图示

forward(orig_img: Tensor) → Tensor

img (PIL Image 或 Tensor): 要变换的图像。

返回:

已变换的图像。

返回类型:

PIL Image 或 Tensor