AugMix

class torchvision.transforms.AugMix(severity: int = 3, mixture_width: int = 3, chain_depth: int = - 1, alpha: float = 1.0, all_ops: bool = True, interpolation: InterpolationMode = InterpolationMode.BILINEAR, fill: Optional[list[float]] = None)

AugMix 数据增强方法，基于 《AugMix: A Simple Data Processing Method to Improve Robustness and Uncertainty》。如果图像是 torch Tensor，它应该是 torch.uint8 类型，并期望其形状为 […, 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:

• severity (int) – 基本增强算子的严重程度。默认为 3。

• mixture_width (int) – 增强链的数量。默认为 3。

• chain_depth (int) – 增强链的深度。负值表示从 [1, 3] 区间随机采样深度。默认为 -1。

• alpha (float) – 概率分布的超参数。默认为 1.0。

• all_ops (bool) – 使用所有算子（包括亮度、对比度、颜色和锐度）。默认为 True。

• 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 Tensor，则仅支持 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 AugMix 的示例

转换图示

转换图示

forward(orig_img: Tensor) → Tensor

img (PIL Image 或 Tensor): 要转换的图像。

返回:

转换后的图像。

返回类型:

PIL 图像或张量