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)

基于 “RandAugment: 具有简化搜索空间的实用自动数据增强” 的 RandAugment 数据增强方法。如果图像为 torch 张量，则其类型应为 torch.uint8，并预期其形状为 […, 1 或 3, H, W]，其中 … 表示任意数量的前导维度。如果 img 是 PIL 图像，则预期它为 “L” 或 “RGB” 模式。

参数：

• num_ops (int) – 要按顺序应用的增强变换数量。

• magnitude (int) – 所有变换的大小。

• num_magnitude_bins (int) – 不同大小值的数量。

• interpolation (InterpolationMode) – 由 torchvision.transforms.InterpolationMode 定义的所需插值枚举。默认值为 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，该值将分别用于所有频带。

使用 RandAugment 的示例

变换的图示

变换的图示

forward(img: Tensor) → Tensor

img (PIL 图像或张量)：要变换的图像。

返回值：

变换后的图像。

返回类型：

PIL 图像或张量