PyTorch中內置的隨機擦除（Random Erasing）數據增強通過torchvision.transforms.RandomErasing實現，以下是原理和用法的詳細說明：

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核心原理

1. 正則化作用：

   • 隨機擦除在訓練圖像上隨機遮蓋一個矩形區域，模擬遮擋場景，強迫模型學習非主導特征，減輕過擬合。
   • 類似于Dropout（針對神經元），但作用于輸入空間（圖像像素）。

2. 實現細節：

   • 區域選擇：隨機生成一個矩形區域：
     • 面積比例：scale=(min_area, max_area)（默認(0.02, 0.33)）
     • 寬高比：ratio=(min_ratio, max_ratio)（默認(0.3, 3.3)）
   • 填充內容：
     • value：填充值，可以是：
       • 單數字（如0）→ 所有通道用該值填充。
       • 元組(R, G, B) → 每通道獨立填充。
       • 字符串'random' → 使用均勻分布的隨機值（0_{255整數或0.0}1.0浮點）。

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PyTorch內置實現

1. 導入與初始化

from torchvision import transformstransform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5]),transforms.RandomErasing(p=0.5,                  # 應用概率（默認0.5）scale=(0.02, 0.2),      # 遮蓋面積比例范圍ratio=(0.3, 3.3),       # 寬高比范圍value='random',         # 填充值（或指定數字/元組）inplace=False           # 是否原地修改)
])

2. 關鍵參數

參數	作用
p	執行概率（默認0.5）
scale	矩形區域面積占比范圍（默認(0.02, 0.33)）
ratio	矩形寬高比范圍（默認(0.3, 3.3)）
value	填充值：int/float、元組(R, G, B)或'random'（默認0）
inplace	是否原地操作（默認False）

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示例代碼

import torch
from torchvision.transforms import RandomErasing
import matplotlib.pyplot as plt# 初始化隨機擦除（50%概率執行）
eraser = RandomErasing(p=0.5, value="random")# 模擬輸入圖像（3通道，224x224）
image = torch.randn(3, 224, 224)  # 歸一化后的數據# 應用隨機擦除
augmented = eraser(image)# 可視化
plt.subplot(121)
plt.title("Original")
plt.imshow(image.permute(1, 2, 0).clamp(-1, 1).numpy() * 0.5 + 0.5)
plt.subplot(122)
plt.title("Random Erasing")
plt.imshow(augmented.permute(1, 2, 0).clamp(-1, 1).numpy() * 0.5 + 0.5)
plt.show()

輸出效果：

• 左圖：原始圖像。
• 右圖：隨機出現一個矩形遮蓋區域（用噪聲填充）。

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使用注意事項

1. 放置位置：

   • 必須在ToTensor()和Normalize()之后，因為操作對象是張量（shape=[C, H, W]）。
   • 如果使用value='random'，需確保填充值與圖像歸一化范圍兼容。

2. 填充值選擇：

   • 歸一化后的圖像：推薦用value=0（相當于均值）或與數據集統計量匹配的值。
   • 未歸一化圖像：用value='random'生成噪聲更合理。

3. 常見設置：

   • 論文推薦：p=0.5, scale=(0.02, 0.33), ratio=(0.3, 3.3), value=0。
   • 對小物體數據集（如CIFAR）：調小scale（如(0.02, 0.1)）。

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底層算法邏輯

1. 區域生成：

   • 隨機選擇一個滿足scale和ratio的矩形框（嘗試10次，失敗則跳過）。

   • 計算矩形區域：

     $\text{area}=\text{img\_area}\times \text{random}({\text{scale}}_{\text{min}},{\text{scale}}_{\text{max}})$
     $\text{aspect\_ratio}=\text{random}({\text{ratio}}_{\text{min}},{\text{ratio}}_{\text{max}})$

   $h=\sqrt{\text{area}\times \text{aspect\_ratio}},w=\sqrt{\text{area}/\text{aspect\_ratio}}$

2. 覆蓋操作：

   image[:, top:top+h, left:left+w] = value  # 矩形區域賦值
   

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效果對比（實驗數據）

數據集	基線準確率	+隨機擦除	提升
CIFAR-10	94.1%	95.6%	+1.5%
ImageNet	75.3%	77.1%	+1.8%

結論：對小/密集物體數據集效果顯著（如CIFAR、PASCAL VOC）。

通過這種方式，隨機擦除以極小計算成本提升模型魯棒性，是圖像分類任務的實用增強工具。