Yolov4的mosaic数据增强参考了CutMix数据增强方式, 是CutMix数据增强方法的改进版。Mosaic数据增强利用了四张图片,对四张图片进行拼接,每一张图片都有其对应的框,将四张图片拼接之后就获得一张新的图片,同时也获得这张图片对应的框,然后我们将这样一张新的图片传入到神经网络当中去学习,相当于一下子传入四张图片进行学习了。论文中说这极大
CutMix离线实现 简单来说cutmix相当于cutout+mixup的结合,可以应用于各种任务中。 mixup相当于是全图融合,cutout仅仅对图片进行增强,不改变label,而cutmix则是采用了cutout的局部融合思想,并且采用了mixup的混合label策略,看起来比较make sense。 cutmix和mixup的区别是:其混合位置是采用hard 0-1掩码,而不是soft操作,相当...
一般而言,CutMix及其变体使用区域级剪切和粘贴混合技术来强制卷积神经网络(CNN)更多地关注图像的全局上下文,而不仅仅是局部信息。虽然CutMix增强也可以用于训练视觉转Transformer,但区域级别的混合策略变得不那么有效。作者回顾了CutMix增强的设计,并...
CutMix&Mixup详解与代码实战 引言 Mixup离线实现 CutMix离线实现 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 CutMix&Mixup详解与代码实战 引言 最近在回顾之前学到的知识,看到了数据增强部分,对于CutMix以及Mixup这两种数据增强方式发现理解不是很到位,所以这里写了一个项目再去好好看这两种数据增强方式...
Mixup是在全图上进行加权,CutMix是在图像上取方块的位置再加权混合像素,CutMix取得了更好的效果。 作者们提出的FMix则是对图像按照高频和低频区域进行二值化区分区域,然后使用此Mask进行分像素的加权。 如下图: 论文的实验在图像分类(CIFAR-10、CIFAR-100、Fashion、ImageNet)、文本分类(Toxic)等任务中显示,FMix取得...
本文提出了一种新的数据增强技术TokenMix来提高视觉Transformer的性能。TokenMix通过将混合区域划分为多个独立的部分,在token级混合两幅图像。此外,作者还表明,CutMix中的混合学习目标,即一对ground truth标签的线性组合,可能是不准确的,有时甚至是违反直觉的。为了得到一个更合适的目标,作者提出了根据预训练的教师模型中...
最近在回顾之前学到的知识,看到了数据增强部分,对于CutMix以及Mixup这两种数据增强方式发现理解不是很到位,所以这里写了一个项目再去好好看这两种数据增强方式。最开始在目标检测中,未对数据的标签部分进行思考,对于图像的处理,大家是可以很好理解的,因为非常直观,但是通过阅读相关论文,查看一些相关的资料发现一些新的有...
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...
最近在回顾之前学到的知识,看到了数据增强部分,对于CutMix以及Mixup这两种数据增强方式发现理解不是很到位,所以这里写了一个项目再去好好看这两种数据增强方式。最开始在目标检测中,未对数据的标签部分进行思考,对于图像的处理,大家是可以很好理解的,因为非常直观,但是通过阅读相关论文,查看一些相关的资料发现一些新的有...
CutMix代码实现：相对于Mixup，CutMix的代码实现需要更多的细节处理，如确定切点位置、裁剪图像、局部替换等。同时，还需要调整标签以反映切块所属类别的概率。这些操作可以通过图像处理库和深度学习框架来实现。总结：CutMix和Mixup是两种有效的数据增强策略，它们通过不同的方式组合训练样本及其标签来生成新的训...