mindspore.dataset.vision.TrivialAugmentWide

class mindspore.dataset.vision.TrivialAugmentWide(num_magnitude_bins=31, interpolation=Inter.NEAREST, fill_value=0)[源代码]

对输入图像应用TrivialAugmentWide数据增强方法。

参考论文 TrivialAugmentWide: Tuning-free Yet State-of-the-Art Data Augmentation 。

只支持3通道RGB图像。

参数：

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_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：

>>> from mindspore.dataset.vision import AutoAugmentPolicy, Inter
>>>
>>> transforms_list = [vision.Decode(),
...                    vision.TrivialAugmentWide(num_magnitude_bins=31,
...                                              interpolation=Inter.NEAREST,
...                                              fill_value=0)]
>>> image_folder_dataset = image_folder_dataset.map(operations=transforms_list,
...                                                 input_columns=["image"])