图像增强（一）：randaugment

因为Fast Augment 了解到randaugment

我们以deit 为例：

code：

paper：https://arxiv.org/pdf/1909.13719.pdf

伪代码：号称用两行代码可以搞定这个问题

从上图我们看到有两个超参。--其实实现要比这个复杂。

一个是N （变化的个数）这个一般N 是14 变化的种类为：

一个是M ：所有变换的幅值（我目前的理解是M *T(image)）--如果我的理解有错误，欢迎指正

T 是对原始图像做的转换转换的结果乘以M 得到最后的结果）

M 的选择，论文里面给了四种方式：

1. constant magnitude deit 里面指定这个值为10 (默认为这一种)

2. random magnitude

3. a linearly increasing magnitude

4. a random magnitude with increasing bound

权重加起来为1
rand-m9-mstd0.5-inc1

其中：

即是magnitude 设定为常数 9

inc 表示：

我们看到初始化了三个参数：

1. 是伪代码中的magnitude 指定为 9

2. 指定hparams 的参数为 magnitude_std 的参数为0.5

3. 指定变换的类型

下面执行的是：

就是刚才的参数是为了这个函数准备的：

ra_ops = rand_augment_ops(magnitude=magnitude, hparams=hparams, transforms=transforms)

那么 rand_augment_ops 里面都有什么：

比如我的name 为 AutoContrast

那么

其中kwargs 的作用为：

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