有多个页面（如this和this）提供了有关图像效果的示例channel_shift_range。乍一看，似乎图像只是应用了亮度变化。
这个问题有多个评论提到了这个观察。那么，如果channel_shift_range做brightness_range同样的事情，为什么它们都存在？
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频道移位和亮度变化是完全不同的。
通道偏移：通道偏移通过改变输入图像的 [R,G,B] 通道来改变像素的颜色饱和度（例如浅红色/深红色）。通道移位用于在数据集中引入颜色增强，以使模型学习基于颜色的特征，而不管其饱和度值如何。下面是文章中提到的 Channel shift 的例子：
在上图中，如果你仔细观察，即使在 Channel shift augmentation 之后，物体（特别是云区域）仍然清晰可见，并且可以与其相邻区域区分开来。
亮度变化：图像的亮度级别解释了整个图像的光强度，并用于在数据集中添加曝光不足和曝光过度增强。下面是亮度增强的示例：
在上图中，在低亮度值下，物体（例如云）由于低光强度水平而失去了可见性。
于 2021-12-29T09:04:47.583 回答
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经过长时间的逆向工程，我发现：
channel_shift_range: 将(R + i, G + i, B + i)运算应用于图像中的所有像素，其中i是[0, 255]范围内的整数值。brightness_range：将(R * f, G * f, B * f)操作应用于图像中的所有像素，其中f是1.0左右的浮点值。
这两个参数都与亮度有关，但是，我发现了一个非常有趣的区别：应用的操作channel_shift_range大致保留了图像的对比度，而应用的操作将图像的对比度brightness_range大致乘以f并大致保留了其饱和度。重要的是要注意，对于较大的i和f值，这些结论无法实现，因为图像的亮度会很强烈，并且会丢失很多信息。
于 2022-01-02T07:27:54.507 回答