随机擦除

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

随机选择一个矩形区域在torch.Tensor图像中并擦除其像素。 此变换不支持PIL图像。 Zhong等人提出的“随机擦除数据增强”。参见https://arxiv.org/abs/1708.04896

Parameters:

• p – 随机擦除操作将被执行的概率。

• scale – 擦除区域相对于输入图像的比例范围。

• ratio – 擦除区域的宽高比范围。

• value – 擦除值。默认值为0。如果是一个整数，则用于擦除所有像素。如果是一个长度为3的元组，则分别用于擦除R、G、B通道。如果是一个'random'的字符串，则用随机值擦除每个像素。

• inplace – 布尔值，用于使此转换在原地进行。默认设置为False。

Returns:

已擦除的图像。

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)

Parameters:

img (Tensor) – 要擦除的张量图像。

Returns:

擦除的张量图像。

Return type:

img (张量)

static get_params(img: Tensor, scale: Tuple[float, float], ratio: Tuple[float, float], value: Optional[List[float]] = None) → Tuple[int, int, int, int, Tensor]

获取用于随机擦除的erase参数。

Parameters:

• img (Tensor) – 要擦除的张量图像。

• scale (sequence) – 擦除区域相对于输入图像的比例范围。

• ratio (sequence) – 擦除区域的宽高比范围。

• value (list, 可选) – 擦除值。如果为None，则解释为“随机”（用随机值擦除每个像素）。如果 len(value) 为1，则解释为一个数字，即 value[0]。

Returns:

传递给erase的参数 (i, j, h, w, v) 用于随机擦除。

Return type:

tuple