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"])