RandAugment

class torchvision.transforms.v2.RandAugment(num_ops: int = 2, magnitude: int = 9, num_magnitude_bins: int = 31, interpolation: Union[InterpolationMode, int] = InterpolationMode.NEAREST, fill: Union[int, float, Sequence[int], Sequence[float], None, Dict[Union[Type, str], Optional[Union[int, float, Sequence[int], Sequence[float]]]]] = None)

基于“RandAugment: Practical automated data augmentation with a reduced search space”的 RandAugment 数据增强方法。

此变换仅适用于图像和视频。

如果输入是torch.Tensor，其类型应为torch.uint8，且预期形状为 […, 1 or 3, H, W]，其中 … 表示任意数量的前导维度。如果输入是 PIL Image，则预期模式为 “L” 或 “RGB”。

参数：

• num_ops (int, optional) – 依次应用的增强变换数量，必须是非负整数。默认值：2。

• magnitude (int, optional) – 所有变换的幅度。

• num_magnitude_bins (int, optional) – 不同幅度的值的数量。

• interpolation (InterpolationMode, optional) – 由 torchvision.transforms.InterpolationMode 定义的所需插值枚举。默认值为 InterpolationMode.NEAREST。如果输入是 Tensor，仅支持 InterpolationMode.NEAREST 和 InterpolationMode.BILINEAR。

• fill (sequence or number, optional) – 变换后图像外部区域的像素填充值。如果给出一个数字，该值将分别用于所有通道。

使用 RandAugment 的示例

变换示例

变换示例

forward(*inputs: Any) → Any

请勿覆盖此方法！请改用 transform() 方法。