aug_cutout — 2D augmentation op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "aug_cutout", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

用法

> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。

Cutout / random-erasing occlusion (DeVries & Taylor 2017; Zhong et al.

2020): a square patch of side `max(1, a*min(H,W))` is erased from the

image, forcing a pipeline to survive partial occlusion instead of relying on

one salient blob. `b` selects the (deterministic, seeded-from-b) patch

position AND the fill value: b <= 0.5 -> black (0.0), b > 0.5 -> mid-gray

(0.5). The patch is always fully inside the frame.

詳細使用指南

• gallery2d_color_artistic 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_color_artistic — py -3.11 examples/gallery2d_color_artistic.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 image 作為輸入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同類別(augmentation)

aug_shot_noise · aug_read_noise · aug_fixed_pattern · aug_motion_blur · aug_vignette · aug_chromatic · aug_rolling_shutter · aug_jpeg_blocks

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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