RandomErasing¶

class torchvision.transforms.v2.RandomErasing(p: float = 0.5, scale: Sequence[float] = (0.02, 0.33), ratio: Sequence[float] = (0.3, 3.3), value: float = 0.0, inplace: bool = False)[原始碼]¶

隨機選擇輸入影像或影片中的一個矩形區域並擦除其畫素。

此變換不支援 PIL Image。Zhong 等人的“隨機擦除資料增強”。請參閱 https://arxiv.org/abs/1708.04896

引數:

p (float, 可選) – 執行隨機擦除操作的機率。
scale (tuple of python:float, 可選) – 擦除區域佔輸入影像的比例範圍。
ratio (tuple of python:float, 可選) – 擦除區域的縱橫比範圍。
value (number 或 tuple of numbers) – 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”，則使用隨機值擦除每個畫素。
inplace (bool, 可選) – 一個布林值，用於使此變換原地生效。預設為 False。

返回:

擦除後的輸入。

示例

>>> from torchvision.transforms import v2 as transforms
>>>
>>> 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(),
>>> ])

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][原始碼]¶

獲取用於隨機擦除的 erase 引數。

引數:

img (Tensor) – 要擦除的 Tensor 影像。
scale (sequence) – 擦除區域佔輸入影像的比例範圍。
ratio (sequence) – 擦除區域的縱橫比範圍。
value (list, 可選) – 擦除值。如果為 None，則解釋為“random”（使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: