PyTorch 数据增强概述

数据增强是一种常用的图像处理技术，旨在通过模拟真实场景中的数据变化，来扩充训练数据集，从而提高模型的泛化能力。在 PyTorch 中，我们可以使用 torchvision.transforms 模块来实现数据增强。

常见的数据增强方法

• 随机裁剪 (RandomCrop): 从图像中随机裁剪出指定大小的区域。
• 水平翻转 (HorizontalFlip): 将图像水平翻转。
• 随机旋转 (RandomRotation): 将图像随机旋转一定角度。
• 调整亮度 (AdjustBrightness): 调整图像的亮度。
• 调整对比度 (AdjustContrast): 调整图像的对比度。
• 调整饱和度 (AdjustSaturation): 调整图像的饱和度。

PyTorch 数据增强示例

以下是一个简单的 PyTorch 数据增强示例：

import torch
from torchvision import transforms

# 创建数据增强转换
transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
])

# 加载图像
image = Image.open('path_to_image.jpg')

# 应用数据增强
augmented_image = transform(image)

print(augmented_image.shape)

相关链接

更多关于 PyTorch 数据增强的信息，请参考 PyTorch 官方文档。

RandomCrop 示例