文件名称：pytorch-randaugment:非官方PyTorch重新实现RandAugment
文件大小：30KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 22:45:09
computer-vision deep-learning pytorch classification imagenet
pytorch-randaugment RandAugment的非官方PyTorch重新实现。 大部分代码来自 。 介绍 可以使用RandAugment对感兴趣的数据集训练模型，而无需单独的代理任务。 通过仅调整两个超参数（N，M），您可以实现具有竞争优势的AutoAugments性能。 安装 $ pip install git+https://github.com/ildoonet/pytorch-randaugment 用法 from torchvision . transforms import transforms from RandAugment import RandAugment transform_train = transforms . Compose ([ transforms . RandomCrop ( 32 , padding = 4 ), t
【文件预览】：
pytorch-randaugment-master
----.gitignore(1KB)
----README.md(2KB)
----confs()
--------wresnet28x10_cifar10_b256.yaml(271B)
--------resnet200_b256.yaml(246B)
--------shake26_2x96d_cifar10_b512.yaml(261B)
--------resnet50_b512.yaml(304B)
--------pyramid272_cifar10_b64.yaml(255B)
--------wresnet28x10_cifar100_b256.yaml(254B)
--------resnet50_b1024.yaml(305B)
--------wresnet28x10_svhn_b256.yaml(270B)
----LICENSE(1KB)
----RandAugment()
--------augmentations.py(7KB)
--------networks()
--------train.py(11KB)
--------metrics.py(2KB)
--------common.py(634B)
--------__init__.py(51B)
--------lr_scheduler.py(661B)
--------smooth_ce.py(2KB)
--------data.py(5KB)
--------imagenet.py(9KB)
----requirements.txt(241B)
----setup.py(602B)