CutMix¶

class torchvision.transforms.v2.CutMix(*, alpha: float = 1.0, num_classes: Optional[int] = None, labels_getter='default')[source]¶

对提供的图像和标签批次应用 CutMix。

注意

此变换旨在用于样本的批次，而非单个图像。有关详细用法示例，请参阅如何使用 CutMix 和 MixUp。样本配对是确定性的，通过匹配批次中的连续样本完成，因此批次需要被打乱（这是一个实现细节，而非保证的约定）。

在输入中，标签预期是一个形状为 (batch_size,) 的张量。它们将被转换为形状为 (batch_size, num_classes) 的张量。

参数:

alpha (float, optional) – 用于 Mixup 的 Beta 分布的超参数。默认为 1。
num_classes (int, optional) – 批次中的类别数量。用于 one-hot 编码。只有当标签已是 one-hot 编码时，才能为 None。
labels_getter (callable or "default", optional) – 指示如何识别输入中的标签。默认情况下，如果第二个参数是张量，则将其作为标签。这涵盖了此变换被调用为 CutMix()(imgs_batch, labels_batch) 的最常见场景。它也可以是一个可调用对象，接受与变换相同的输入，并返回标签。

使用 CutMix 的示例

make_params(flat_inputs: List[Any]) → Dict[str, Any][source]¶: 为自定义变换重写的方法。

参阅如何编写您自己的 v2 变换

transform(inpt: Any, params: Dict[str, Any]) → Any[source]¶

为自定义变换重写的方法。

参阅如何编写您自己的 v2 变换

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