python - 如何使用 Pytorch 将增强图像添加到原始数据集？

Question

据我了解，RandomHorizo​​ntalFlip 等替换图像而不是向数据集添加新图像。如何使用 PyTorch 向数据集添加增强图像来增加数据集大小？

我已经查看了发布的链接，但没有找到解决方案。我想通过添加翻转/旋转的图像来增加数据大小 - 但帖子解决了图像的就地处理问题。

谢谢。

Answer 1

你为什么想要它？一般来说，增加数据集的轮数就足够了，您的模型将至少看到每张图像的原始版本和增强版本一次(假设轮数相对较多)。

解释:

例如，如果您的增强有 50% 的机会被应用，则在 100 个 epoch 之后，对于每个样本，您将获得约 50 个原始图像样本和约 50 个增强样本。因此，增加数据集大小相当于增加 epoch，但(可能)在内存方面效率较低(需要将图像存储在内存中以获得高性能)。