TrivialAugmentWide

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

如“TrivialAugment: Tuning-free Yet State-of-the-Art Data Augmentation”中所述，使用 TrivialAugment Wide 进行与数据集无关的数据增强。如果图像是 torch 张量，则它应该是 torch.uint8 类型，并且预期具有 […, 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，则它应为“L”或“RGB”模式。

参数：

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

• interpolation (InterpolationMode) – 由torchvision.transforms.InterpolationMode定义的所需插值枚举。默认为InterpolationMode.NEAREST。如果输入是张量，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TrivialAugmentWide的示例

变换的说明

变换的说明

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