TrivialAugment - 技术文档报告

1. 项目名称

主标题: TrivialAugment

副标题: 简单高效的数据增强算法

2. 摘要

TrivialAugment是一个简单但性能卓越的数据增强算法实现，主要特点包括：

• 官方实现的ICCV 2021论文算法
• 无需调参即可达到state-of-the-art性能
• 提供多种集成方式：从单独使用增强方法到完整代码库
• 支持多种增强策略空间配置

该项目解决了传统数据增强方法需要大量调参的问题，主要面向深度学习研究人员和工程师。其独特优势在于算法简单但性能卓越，且易于集成到现有项目中。

3. 项目地址

🔗 https://github.com/automl/trivialaugment

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

TrivialAugment是ICCV 2021论文《TrivialAugment: Tuning-free Yet State-of-the-Art Data Augmentation》的官方实现，提供了一种简单但性能卓越的数据增强算法。

2. 快速开始

2.1 单独使用增强方法

推荐使用torchvision中的实现：

from torchvision.transforms import TrivialAugmentWide

或复制aug_lib.py文件到您的项目：

from aug_lib import TrivialAugment
augmenter = TrivialAugment()
aug_img = augmenter(img)  # img为PIL图像

2.2 配置增强策略空间

# 设置标准增强空间(默认)
aug_lib.set_augmentation_space('fixed_standard')

# 设置自定义增强空间
aug_lib.set_augmentation_space('fixed_custom',2,['cutout'])

2.3 使用完整代码库

git clone https://github.com/automl/trivialaugment
cd trivialaugment
pip install -r requirements.txt
# 安装PyTorch(需手动)

训练命令示例：

python -m TrivialAugment.train -c confs/wresnet40x2_cifar100_b128_maxlr.1_ta_fixedsesp_nowarmup_200epochs.yaml --dataroot data

3. 实验工具

提供置信区间计算工具(evaluation_tools.py)和结果聚合脚本(aggregate_results.py)。

4. 引用

@InProceedings{Muller_2021_ICCV,
    author    = {M"uller, Samuel G. and Hutter, Frank},
    title     = {TrivialAugment: Tuning-Free Yet State-of-the-Art Data Augmentation},
    booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)},
    month     = {October},
    year      = {2021},
    pages     = {774-782}
}

8. 综合指数

综合评估表格