PyTorch-RandAugment - 技术文档报告

1. 项目名称

主标题: PyTorch-RandAugment

副标题: 随机增强策略的PyTorch实现

2. 摘要

PyTorch-RandAugment是一个基于PyTorch实现的随机数据增强策略库，主要特点包括：

• 实现RandAugment论文中的随机增强策略
• 仅需调整两个超参数(N, M)即可获得与AutoAugment相当的性能
• 无需额外的代理任务，直接在目标数据集上训练
• 支持多种计算机视觉基准数据集

该项目解决了传统数据增强策略需要大量计算资源搜索的问题，主要面向计算机视觉研究人员和工程师。其独特优势在于简单高效的随机增强策略和易于集成的API设计。

3. 项目地址

🔗 https://github.com/ildoonet/pytorch-randaugment

4. 标签系统

提取规则: 基于技术术语、工具链、应用场景生成标签

5. 技术主题分类

多维度分类：

• 领域类型: 人工智能/计算机视觉
• 技术方向: 数据增强/模型训练
• 应用场景: 图像分类/模型优化

6. 技术栈分析

技术栈表格

7. 专业README中文文档

1. 项目简介

PyTorch-RandAugment是RandAugment论文的非官方PyTorch实现，通过简单的随机增强策略实现与AutoAugment相当的性能。

2. 安装

pip install git+https://github.com/ildoonet/pytorch-randaugment

3. 使用示例

from torchvision.transforms import transforms
from RandAugment import RandAugment

# 基础数据预处理
transform_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(_CIFAR_MEAN, _CIFAR_STD),
])

# 添加RandAugment(N和M为超参数)
transform_train.transforms.insert(0, RandAugment(N, M))

4. 实验结果

CIFAR-10分类结果

CIFAR-100分类结果

5. 训练命令

python RandAugment/train.py -c confs/wresnet28x10_cifar10_b256.yaml --save cifar10_wres28x10.pth

6. 参考文献

• RandAugment论文: RandAugment: Practical automated data augmentation with a reduced search space
• Fast AutoAugment: GitHub仓库

8. 综合指数

综合评估表格