Wpis z mikrobloga

@dsinaction:

W sumie mógłbyś się obejść z losowaniem wartości w miejscach gdzie T2 + wzór na T3 nie wyznaczy losowych wartości, statystycznie sprowadzi się do macierzy w której losowe 6.25% wartości będzie jedynkami :P

W torchu akurat nie robiłem od lat, ale posiłkując się Twoim kodem + dokumentacją wystarczy jedna
  • Odpowiedz
Pamiętaj tylko o odpowiednim dopasowaniu później wartości wyjściowej, bo co w przypadku kiedy utniesz zdjęcie w miejscu gdzie jest "pole decyzyjne" dla sieci (np. twarz kota)? Najlepiej sprawdź sobie literaturę od CutOut po CutMix i Copy-Paste
  • Odpowiedz
@agsbajahs: No to kod wcześniejszy zrobi ci to dla jednego obrazka albo wszystkich jeśli trzymasz je w jednym tensorze.

Z drobną poprawką:
out = torch.where(torch.rand(size=input.shape) < 0.25, torch.rand(size=input.shape), input)

Około 25% pikseli będzie miało zamienioną wartość na losową z przedziału <0,1>
  • Odpowiedz