mindspore.dataset.vision.RandAugment

class mindspore.dataset.vision.RandAugment(num_ops=2, magnitude=9, num_magnitude_bins=31, interpolation=Inter.NEAREST, fill_value=0)[源代码]

对输入图像应用RandAugment数据增强方法。

参考论文 RandAugment: Learning Augmentation Strategies from Data 。

只支持3通道RGB图像。

参数：

  • num_ops (int, 可选) - 顺序执行的数据增强变换个数。默认值：2。

  • magnitude (int, 可选) - 所有变换的幅值，需小于 num_magnitude_bins 。默认值：9。

  • num_magnitude_bins (int, 可选) - 不同变换幅值的个数，需不小于2 。默认值：31。

  • interpolation (Inter, 可选) - 图像插值方式。默认值：Inter.NEAREST。 可为 Inter.NEAREST、Inter.BILINEAR、Inter.BICUBIC、Inter.AREA。

    • Inter.NEAREST - 最近邻插值。

    • Inter.BILINEAR - 双线性插值。

    • Inter.BICUBIC - 双三次插值。

    • Inter.AREA - 像素区域插值。

  • fill_value (Union[int, tuple[int, int, int]], 可选) - 变换后超出原图外区域的像素填充值，取值需在 [0, 255] 范围内。默认值：0。 如果输入int，将用于填充所有 RGB 通道。 如果输入tuple[int, int, int]，则分别用于填充R、G、B通道。

异常：

  • TypeError - 如果 num_ops 不是int类型。

  • ValueError - 如果 num_ops 为负数。

  • TypeError - 如果 magnitude 不是int类型。

  • ValueError - 如果 magnitude 非正数。

  • TypeError - 如果 num_magnitude_bins 不是int类型。

  • ValueError - 如果 num_magnitude_bins 小于2。

  • TypeError - 如果 interpolation 不是 mindspore.dataset.vision.Inter 类型。

  • TypeError - 如果 fill_value 不是int或tuple[int, int, int]类型。

  • ValueError - 如果 fill_value 取值不在[0, 255]范围。

  • RuntimeError - 如果输入图像的形状不是 <H, W, C>。

支持平台：

CPU

样例：

>>> transforms_list = [vision.Decode(), vision.RandAugment()]
>>> image_folder_dataset = image_folder_dataset.map(operations=transforms_list, input_columns=["image"])