明るさ

明るさの調整とは

明るさの調整は、画像の明るさを無作為に変化させるデータ拡張の手法です。学習に使う画像を、元より明るくしたり暗くしたりした画像に変えて与えます。

ColorJitterクラスの中での位置づけ

PyTorchの画像処理ライブラリtorchvisionには、ColorJitterというクラスがあります。公式ドキュメントはこのクラスを、画像の明るさ(brightness)、コントラスト(contrast)、彩度(saturation)、色相(hue)を無作為に変化させるものと説明しています。明るさの調整は、このうち明るさを受け持つ項目です。ドキュメントでは、明るさをどれだけジッター(jitter)させるかという言い方をしています。ジッターは、値を細かく変動させることを指します。4つの項目は同じクラスの引数として並んでおり、1つのクラスでまとめて指定できます。

パラメータの指定方法

明るさの変化の大きさは、引数brightnessで指定します。実際に画像へ当てはめる係数はbrightness_factorと呼ばれ、次の2通りのどちらかの範囲から一様に(範囲内のどの値も同じ確率で)選ばれます。

• brightnessに1つの数値を渡した場合: max(0, 1 - brightness) から 1 + brightness までの範囲
• brightnessに(最小値, 最大値)の組を渡した場合: その最小値から最大値までの範囲

例えばbrightnessに0.2を渡すと、係数は0.8から1.2までの範囲から選ばれます。1つの数値を渡した場合、範囲は1を中心に上下へ同じ幅で広がります。ただし下限はmax(0, 1 - brightness)という形になっているため、0より小さくはなりません。brightnessに1以上の値を渡したときは、下限が0で止まり、上下の幅はそろわなくなります。

指定する値は非負の数でなければならないと、ドキュメントに明記されています。

同じクラスの他の項目との違い

コントラストと彩度も、明るさと同じ形の範囲から係数を選びます。一方で色相は、-hueからhueまでの範囲から係数を選び、hueは0以上0.5以下という制約があります。明るさの範囲は1を中心に決まるのに対し、色相の範囲は0を中心に決まる点が異なります。