ImageFilter.GaussianBlur(radius=sigma) 對訓練資料的影響

在 zi2zi pytorch 裡, 有 20% 的機率會對訓練資料套用 blur 效果, 接著有 3種radius 分別是 [1, 1.5, 2], 有 1/15 機率讓學習資料套用到 blur + radius=2, 這個情況對資料有什麼影響? 用這張圖來說明:

說明:

• 左圖裡的2個小圖, 分別是ZenMaruGothic-Regular style 與思源黑體 demi-light style.
• left 是 80% 機率, 不做 blur,
• right, 約 7% 機率 blur 產生的暈染效果, 讓原本沒有交叉的線條相連, L 形的直角變成圓角.
• blur 優點就是反鋸齒, 缺點就是暈染.

程式碼: dataset.py

if self.blur and random.random() > 0.8:
    sigma_list = [1, 1.5, 2]
    sigma = random.choice(sigma_list)
    img_A = img_A.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=sigma))
    img_B = img_B.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=sigma))