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) - 图像插值方法。可选值详见mindspore.dataset.vision.Inter。 默认值：Inter.NEAREST。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：
>>> import mindspore.dataset as ds >>> import mindspore.dataset.vision as vision >>> >>> image_folder_dataset = ds.ImageFolderDataset("/path/to/image_folder_dataset_directory") >>> transforms_list = [vision.Decode(), vision.RandAugment()] >>> image_folder_dataset = image_folder_dataset.map(operations=transforms_list, input_columns=["image"])
- 教程样例：