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...
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…
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及其变体可以通过引入样本间正则化来获得更好的结果。MRA 还可以与 CutMix 结合使用以进一步提高性能。通过结合 CutMix,MRA 在 ImageNet 上达到 78.93% 的 top-1 准确率,优于精心设计的混合策略。 作者还评估了 MRA 在几个细粒度...
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:
Cutout[2] Mixup[4] Cutmix[3] Data Augmentation Techniques: Mixup, Cutout, Cutmix This article will briefly describe the above image augmentations and their implementations in Python for the PyTorch Deep Learning framework. Setup This tutorial will use a toy example of a "vanilla" image cl...
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:
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像,不会有图像混合后不自然的情形。 优点 (1)在训练过程中不会出现非信息像素,从而能够提高训练效率; ...
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...
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: 1)受图像修复的启发,本文提出了一种称为 MRA 的鲁棒数据增强方法,以帮助规范深度神经网络的训练。 2)通过引入基于注意力的掩蔽策略进一步限制生成,...