如何使用 Pytorch 将增强图像添加到原始数据集？

Question

根据我的理解，RandomHorizo​​ntalFlip 等替换图像而不是向数据集添加新图像。如何使用 PyTorch 将增强图像添加到数据集来增加数据集大小？

我已经浏览了发布的链接，但尚未找到解决方案。我想通过添加翻转/旋转图像来增加数据大小 - 但该帖子解决了图像的就地处理问题。

谢谢。

Answer 1

你为什么需要它？一般来说，增加数据集的纪元数量就足够了，并且您的模型将至少看到每个图像的原始版本和增强版本一次（假设相对较高的纪元数量）。

解释：

例如，如果您的增强有 50% 的机会被应用，那么在 100 个时期之后，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添加纪元，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）。