图像增广
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常用的图像增广方法
翻转和裁剪
torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip()
torchvision.transforms.RandomVerticalFlip()
shape_aug = torchvision.transforms.RandomResizedCrop(
(200, 200), scale=(0.1, 1), ratio=(0.5, 2))
改变颜色
color_aug = torchvision.transforms.ColorJitter(
brightness=0.5, contrast=0.5, saturation=0.5, hue=0.5)
可以调节 :图像的亮度(brightness)、对比度(contrast)、饱和度(saturation)和色调(hue)
结合多种增广方法
在datasets里指定变换方法。
def load_cifar10(is_train, augs, batch_size):
dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data", train=is_train,
transform=augs, download=True)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size,
shuffle=is_train, num_workers=d2l.get_dataloader_workers())
return dataloader