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PyTorch中的AutoAugment
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了如何在Python中使用OxfordIIITPet()和AutoAugment()进行图像增强。通过设置不同的增强策略（如IMAGENET、CIFAR10、SVHN）和插值模式，可以随机增强图像。示例代码展示了数据集的加载及增强策略的应用。
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关键要点
- 本文介绍了如何在Python中使用OxfordIIITPet()和AutoAugment()进行图像增强。
- 可以通过设置不同的增强策略（如IMAGENET、CIFAR10、SVHN）和插值模式来随机增强图像。
- 初始化AutoAugment时，第一个参数是策略，第二个参数是插值模式，第三个参数是填充。
- 示例代码展示了如何加载数据集并应用不同的增强策略。
- 使用show_images1和show_images2函数可以展示原始图像和增强后的图像。
- 增强策略的填充参数可以是单个值或包含多个元素的列表。
- 通过不同的策略和填充参数，可以生成多种增强后的图像以供展示。
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