YOLO v4论文中提及的五种数据增强:MixUp、Random Erasing、CutOut、CutMix、Mosic, 其中CutMix、Mosic是证实非常有效的,也是在YOLO v4的代码中使用的。 一、图像裁剪类1.1、MixUp来源: https://arxiv.org/pd…
out_img[:cut_y, cut_x:] = img[top_shift:top_shift + cut_y, cut_x - right_shift:w - right_shift] if i_mixup == 2: bboxes = filter_truth(bboxes, left_shift, cut_y - bot_shift, cut_x, h - cut_y, 0, cut_y) out_img[cut_y:, :cut_x] = img[cut_y - bot_shif...
Mosaic数据增强方法，是YOLOV4论文中提出的一种技术，其核心思想是将四张图片随机裁剪后拼接成一张图片，以此来丰富训练数据背景，提高训练效率。相较于CutMix和Mixup，Mosaic在拼接过程中引入了四张图片，进一步增加了数据多样性，从而在一定程度上弥补了单张图片训练的不足。在进行batch normalization时，能同...
需要导入包:from timm.data.mixup import Mixup, 定义Mixup,和SoftTargetCrossEntropy mixup_fn=Mixup(mixup_alpha=0.8,cutmix_alpha=1.0,cutmix_minmax=None,prob=0.1,switch_prob=0.5,mode='batch',label_smoothing=0.1,num_classes=12)criterion_train=SoftTargetCrossEntropy() 项目结构 Swin_demo ├─data │ ...
Mixup:Mixup则是将两张样本按比例混合来生成新的训练样本,分类结果也按比例分配。这与Cutout的遮挡策略完全不同。 优势: 简单有效:Cutout方法简单但非常有效,能够显著提升模型的泛化能力。 无需额外数据:与其他需要生成新图像的数据增强方法相比,Cutout只需要对原始图像进行修改,无需额外的数据生成开销。 鲁棒性强:由...
Mixup 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from torchtoolbox.tools import mixup_data, mixup_criterion alpha = 0.2 for i, (data, labels) in enumerate(train_data): data = data.to(device, non_blocking=True) labels = labels.to(device, non_blocking=True) data, labels_a, label...
在细粒度、长尾、半监督和少样本分类上取得了一致的改进,显示了本文方法的强大泛化能力。此外,在对遮挡样本测试模型时,与 CutMix、Cutout 和 Mixup相比,MRA 还显示出很强的鲁棒性,这表明掩蔽自动编码器是鲁棒的数据增强器。 简而言之,本文做出以下贡献:
回顾一下:Mixup方法 [CV - Image Classification-2017]图像分类之数据增强Mixup方法 - 超越经验风险最小化 3 解决方案 1)Cutout方法 Cutcout方法很就是在训练的时候,在随机位置应用一个方形矩阵。如下图: 2)代码部分 4 实验结论 1)图像分类数据集-CIFAR10、CIFAR100、SHVN ...
数据增强Cutout和Mixup 为了提高成绩我在代码中加入Cutout和Mixup这两种增强方式。实现这两种增强需要安装torchtoolbox。安装命令: pip install torchtoolbox Cutout实现,在transforms中。 from torchtoolbox.transform import Cutout # 数据预处理 transform = transforms.Compose([ ...
一、目录 原文链接: 【万字总结】数据增强、网络正则化方法总结:cutmix、cutout、shakedrop、mixup等(附代码) 一、目录 二、介绍 三、方法 1. StochDepth 2. Label smoothing 3. Cutout 4. DropBlock 5. Mixu…