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 numpy as np >>> import mindspore.dataset as ds >>> import mindspore.dataset.vision as vision >>> from mindspore.dataset.vision import Inter >>> >>> # Use the transform in dataset pipeline mode >>> data = np.random.randint(0, 255, size=(1, 100, 100, 3)).astype(np.uint8) >>> numpy_slices_dataset = ds.NumpySlicesDataset(data, ["image"]) >>> transforms_list = [vision.RandAugment()] >>> numpy_slices_dataset = numpy_slices_dataset.map(operations=transforms_list, input_columns=["image"]) >>> for item in numpy_slices_dataset.create_dict_iterator(num_epochs=1, output_numpy=True): ... print(item["image"].shape, item["image"].dtype) ... break (100, 100, 3) uint8 >>> >>> # Use the transform in eager mode >>> data = np.random.randint(0, 255, size=(100, 100, 3)).astype(np.uint8) >>> output = vision.RandAugment(interpolation=Inter.BILINEAR, fill_value=255)(data) >>> print(output.shape, output.dtype) (100, 100, 3) uint8
- 教程样例: