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3.2 KiB
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数据增强
PaddleRS将多种任务需要的数据增强进行了有机整合，均通过Compose进行使用，数据读取方面通过DecodeImg可以对不只三通道RGB图像进行读取，还可以对SAR以及多通道图像进行读取，提供有转为uint8的选项。此外提供以下数据增强的方法。
| 数据增强名称 | 用途 | 任务 | ... |
|---|---|---|---|
| Resize | 调整输入大小 | 所有 | ... |
| RandomResize | 随机调整输入大小 | 所有 | ... |
| ResizeByShort | 调整输入大小，保持纵横比不变 | 所有 | ... |
| RandomResizeByShort | 随机调整输入大小，保持纵横比不变 | 所有 | ... |
| ResizeByLong | 调整输入大小，保持纵横比不变 | 所有 | ... |
| RandomHorizontalFlip | 随机水平翻转输入 | 所有 | ... |
| RandomVerticalFlip | 随机竖直翻转输入 | 所有 | ... |
| Normalize | 对输入中的图像应用最小-最大标准化 | 所有 | ... |
| CenterCrop | 对输入进行中心裁剪 | 所有 | ... |
| RandomCrop | 对输入进行随机中心裁剪 | 所有 | ... |
| RandomScaleAspect | 裁剪输入并重新调整大小至原始大小 | 所有 | ... |
| RandomExpand | 通过根据随机偏移填充来随机扩展输入 | 所有 | ... |
| Pad | 将输入填充到指定的大小 | 所有 | ... |
| MixupImage | 将两张图片和它们的gt_bbbox/gt_score混合在一起 |
目标检测 | ... |
| RandomDistort | 对输入进行随机色彩变换 | 所有 | ... |
| RandomBlur | 对输入进行随机模糊 | 所有 | ... |
| Dehaze | 对输入图像进行去雾 | 所有 | ... |
| ReduceDim | 对输入图像进行降维 | 所有 | ... |
| SelectBand | 选择输入图像的波段 | 所有 | ... |
| RandomSwap | 随机交换两个输入图像 | 变化检测 | ... |
| ... | ... | ... |
如何使用
以变化检测任务为例，其余任务的使用方法与此类似。
import paddlers.transforms as T
from paddlers.datasets import CDDataset
train_transforms = T.Compose([
T.DecodeImg(),
T.Resize(target_size=512),
T.RandomHorizontalFlip(),
T.Normalize(
mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5]),
T.ArrangeChangeDetector('train')
])
train_dataset = CDDataset(
data_dir='xxx/xxx',
file_list='xxx/train_list.txt',
label_list='xxx/labels.txt',
transforms=train_transforms,
shuffle=True)