自动增广-从数据中学习增广策略 由介绍了通过学习的ImageNet,CIFAR10和SVHN增强策略的非官方实现。 2018年7月13日更新:写了有关自动增强和双重转移学习的文章。 代码更新:现在可以通过“ policy = ImageNetPolicy(fillcolor =(0,0,0))”来指定应用平移,旋转和剪切后的填充颜色。 当前功能似乎运行良好。 我会在得知作者的更多详细信息后立即进行更新。 2018年6月18日更新:更改了数量级和功能的订单。 现在,更高的幅度始终会以更高的强度应用操作,并且会随机采样符号(例如,向左或向右旋转20度)。 这似乎与本文中的处理方式更加一致(从图中判断)。 已要求作者提供更多详细信息,并在我了解更多信息后立即进行更新。 已在Python 3.6上测试。 需要枕头> = 5.0.0 例子 from autoaugment import Imag