mindspore.dataset.vision.AutoAugment
- class mindspore.dataset.vision.AutoAugment(policy=AutoAugmentPolicy.IMAGENET, interpolation=Inter.NEAREST, fill_value=0)[源代码]
应用AutoAugment数据增强方法,基于论文 AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data 。 此操作仅适用于3通道RGB图像。
- 参数:
policy (AutoAugmentPolicy, 可选) - 在不同数据集上学习的AutoAugment策略。默认值:AutoAugmentPolicy.IMAGENET。
可以是[AutoAugmentPolicy.IMAGENET, AutoAugmentPolicy.CIFAR10, AutoAugmentPolicy.SVHN]中的任何一个。
AutoAugmentPolicy.IMAGENET:表示应用在ImageNet数据集上学习的AutoAugment。
AutoAugmentPolicy.CIFAR10:表示应用在Cifar10数据集上学习的AutoAugment。
AutoAugmentPolicy.SVHN:表示应用在SVHN数据集上学习的AutoAugment。
interpolation (Inter, 可选) - 图像插值方式。默认值:Inter.NEAREST。
可以是[Inter.NEAREST, Inter.BILINEAR, Inter.BICUBIC, Inter.AREA]中的任何一个。
Inter.NEAREST:表示插值方法是最近邻插值。
Inter.BILINEAR:表示插值方法是双线性插值。
Inter.BICUBIC:表示插值方法为双三次插值。
Inter.AREA:表示插值方法为像素区域插值。
fill_value (Union[int, tuple[int]], 可选) - 填充的像素值。 如果是3元素元组,则分别用于填充R、G、B通道。 如果是整数,则用于所有 RGB 通道。 fill_value 值必须在 [0, 255] 范围内。默认值:0。
- 异常:
TypeError - 如果 policy 不是
mindspore.dataset.vision.AutoAugmentPolicy
类型。TypeError - 如果 interpolation 不是
mindspore.dataset.vision.Inter
类型。TypeError - 如果 fill_value 不是整数或长度为3的元组。
RuntimeError - 如果给定的张量shape不是<H, W, C>。
- 支持平台:
CPU
样例:
>>> from mindspore.dataset.vision import AutoAugmentPolicy, Inter >>> >>> transforms_list = [vision.Decode(), vision.AutoAugment(policy=AutoAugmentPolicy.IMAGENET, ... interpolation=Inter.NEAREST, ... fill_value=0)] >>> image_folder_dataset = image_folder_dataset.map(operations=transforms_list, ... input_columns=["image"])