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)[源码]¶
与 TrivialAugment Wide 一起进行与数据集无关的数据增强,如 “TrivialAugment: Tuning-free Yet State-of-the-Art Data Augmentation” 所述。
此转换仅适用于图像和视频。
如果输入是
torch.Tensor
,它应该是torch.uint8
类型,并且期望的形状为 […, 1 或 3, H, W],其中 … 表示任意数量的前导维度。如果 img 是 PIL Image,它期望的模式为“L”或“RGB”。- 参数:
num_magnitude_bins (int, 可选) – 不同幅度值的数量。
interpolation (InterpolationMode, 可选) – 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
、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