AutoAugment¶
- class torchvision.transforms.AutoAugment(policy: AutoAugmentPolicy = AutoAugmentPolicy.IMAGENET, interpolation: InterpolationMode = InterpolationMode.NEAREST, fill: Optional[List[float]] = None)[source]¶
基于 “AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data” 的 AutoAugment 数据增强方法。如果图像为 torch 张量,则应为 torch.uint8 类型,并应具有 […, 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 图像,则应为“L”或“RGB”模式。
- 参数:
policy (AutoAugmentPolicy) – 由
torchvision.transforms.autoaugment.AutoAugmentPolicy
定义的所需策略枚举。默认为AutoAugmentPolicy.IMAGENET
。interpolation (InterpolationMode) – 由
torchvision.transforms.InterpolationMode
定义的所需插值枚举。默认为InterpolationMode.NEAREST
。如果输入为张量,则仅支持InterpolationMode.NEAREST
、InterpolationMode.BILINEAR
。fill (序列 或 数字, 可选) – 变换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
AutoAugment
的示例变换的说明