CutMix:就是将一部分区域cut掉但不填充0像素而是随机填充训练集中的其他数据的区域像素值,分类结果按一定的比例分配 区别 上述三种数据增强的区别:cutout和cutmix就是填充区域像素值的区别;mixup和cutmix是混合两种样本方式上的区别:mixup是将两张图按比例进行插值来混合样本,cutmix是采用cut部分区域再补丁的形式去混合图...
CutMix:就是将一部分区域cut掉但不填充0像素而是随机填充训练集中的其他数据的区域像素值,分类结果按一定的比例分配 区别 上述三种数据增强的区别: cutout和cutmix就是填充区域像素值的区别; mixup和cutmix是混合两种样本方式上的区别: mixup是将两张图按比例进行插值来混合样本,cutmix是采用cut部分区域再补丁的形式去...
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…
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...
CutMix:CutMix是一种将部分区域遮挡并填充其他样本信息的数据增强方法。与Cutout相比,CutMix在遮挡区域中填充的是其他样本的像素值,而不是简单的0值填充。 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...
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...
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() ...
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:
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…
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) ...