TrivialAugmentWide¶
- class torchvision.transforms.v2.TrivialAugmentWide(num_magnitude_bins: int = 31, interpolation: Union[InterpolationMode, int] = InterpolationMode.NEAREST, fill: Union[int, float, Sequence[int], Sequence[float], None, dict[Union[type, str], Union[int, float, collections.abc.Sequence[int], collections.abc.Sequence[float], NoneType]] = None)[源代码]¶
独立于数据集的数据增强,使用 TrivialAugment Wide,如 “TrivialAugment: Tuning-free Yet State-of-the-Art Data Augmentation” 中所述。
此转换仅适用于图像和视频。
如果输入是
torch.Tensor
,则其类型应为torch.uint8
,并且期望其形状为 […, 1 或 3, H, W],其中 … 表示任意数量的前导维度。如果 img 是 PIL Image,则期望其模式为“L”或“RGB”。- 参数:
num_magnitude_bins (int, optional) – 不同幅度值的数量。
interpolation (InterpolationMode, optional) – 由
torchvision.transforms.InterpolationMode
定义的期望的插值枚举。默认为InterpolationMode.NEAREST
。如果输入是 Tensor,则只支持InterpolationMode.NEAREST
和InterpolationMode.BILINEAR
。fill (sequence 或 number, 可选) – 转换后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通道。
使用
TrivialAugmentWide
的示例