RandomErasing

class torchvision.transforms.RandomErasing(p=0.5, scale=(0.02, 0.33), ratio=(0.3, 3.3), value=0, inplace=False)

隨機選擇一個矩形區域在 torch.Tensor 影像中並擦除其畫素。此轉換不支援 PIL 影像。Zhong 等人的《Random Erasing Data Augmentation》論文。請參閱 https://arxiv.org/abs/1708.04896

引數:

• p – 執行隨機擦除操作的機率。

• scale – 擦除區域佔輸入影像比例的範圍。

• ratio – 擦除區域的縱橫比範圍。

• value – 擦除值。預設為 0。如果為單個整數，則用於擦除所有畫素。如果為長度為 3 的元組，則分別用於擦除 R、G、B 通道。如果為字串“random”，則用隨機值擦除每個畫素。

• inplace – 將此轉換設為原地操作的布林值。預設為 False。

返回:

擦除後的影像。

示例

>>> transform = transforms.Compose([
>>>   transforms.RandomHorizontalFlip(),
>>>   transforms.PILToTensor(),
>>>   transforms.ConvertImageDtype(torch.float),
>>>   transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)),
>>>   transforms.RandomErasing(),
>>> ])

forward(img)

引數:

img (Tensor) – 要被擦除的 Tensor 影像。

返回:

擦除後的 Tensor 影像。

返回型別:

img (Tensor)

static get_params(img: Tensor, scale: tuple[float, float], ratio: tuple[float, float], value: Optional[list[float]] = None) → tuple[int, int, int, int, torch.Tensor]

獲取用於隨機擦除的 erase 引數。

引數:

• img (Tensor) – 要被擦除的 Tensor 影像。

• scale (sequence) – 擦除區域佔輸入影像比例的範圍。

• ratio (sequence) – 擦除區域的縱橫比範圍。

• value (list, optional) – 擦除值。如果為 None，則解釋為“random”（用隨機值擦除每個畫素）。如果 len(value) 為 1，則解釋為數字，即 value[0]。

返回:

傳遞給 erase 以進行隨機擦除的引數 (i, j, h, w, v)。

返回型別:

元組