mindspore.dataset.vision.MixUpBatch
- class mindspore.dataset.vision.MixUpBatch(alpha=1.0)[源代码]
对输入批次的图像和标注应用混合转换。从批处理中随机抽取两个图像,其中一个图像乘以随机权重 (lambda),另一个图像乘以 (1 - lambda),并相加。该处理将会同时应用于one-hot标注。
上述的 lambda 是根据指定的参数 alpha 生成的。计算方式为在 [alpha, 1] 范围内随机生成两个系数 x1,x2 ,然后 lambda = (x1 / (x1 + x2))。
请注意,在调用此处理之前,您需要将标注制作成 one-hot 格式并进行batch操作。
参数:
alpha (float, 可选) - β分布的超参数,该值必须为正,默认值:1.0。
异常:
TypeError - 如果 alpha 不是float类型。
ValueError - 如果 alpha 不是正数。
RuntimeError - 如果输入图像的shape不是 <N, H, W, C> 或 <N, C, H, W>。
- 支持平台:
CPU
样例:
>>> onehot_op = transforms.OneHot(num_classes=10) >>> image_folder_dataset= image_folder_dataset.map(operations=onehot_op, ... input_columns=["label"]) >>> mixup_batch_op = vision.MixUpBatch(alpha=0.9) >>> image_folder_dataset = image_folder_dataset.batch(5) >>> image_folder_dataset = image_folder_dataset.map(operations=mixup_batch_op, ... input_columns=["image", "label"])