代码语言:javascript 复制 img,labels=mixup(img,labels,*load_mosaic9(self,random.randint(0,self.n-1))) 更改这两个地方,就可以吧Mosaic改为Mosaic9
self.enable_mixupandnotlen(mosaic_labels) ==0andrandom.random() < self.mixup_prob# 如果mosaic_prob=0.5 mixup_prob=0.5这里0.5*0.5是0.25的概率mixup了): mosaic_img, mosaic_labels = self.mixup(mosaic_img, mosaic_labels, self.input_dim)# 这里还增加了其他的预处理mix_img, padded_labels = sel...
out_bboxes=[]#输出的标注框foriinrange(use_mixup+1):ifi!=0:img_path=random.choice(list(self.truth.keys()))#随机抽取一张图片bboxes=np.array(self.truth.get(img_path),dtype=np.float)#得到改张图片的bboxesimg_path=os.path.join(self.cfg.dataset_dir,img_path)img=cv2.imread(img_path)...
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...
论文地址:https://arxiv.org/abs/1905.04899v2 1.几种数据增强的比较 Mixup:将随机的两张样本按比例混合,分类的结果按比例分配; Cut...
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...
看了yolox后发现数据增强是真的nb，但是⾃⼰想如何实现的时候就感觉不太⾏了（不能简洁的实现）。⼜⼀想，数据增强这种trick肯定会⽤到其他⽹络的dataloader⾥⾯啊，所以仔细研究了⼀下代码复现⼀下。最后附上我⾃⼰封装的mosaic和mixup，不⾃⼰封装到时候现copy别⼈的都不知bug在哪虽然...
数据增强在视觉感知和半监督学习中至关重要。除了像颜色抖动、缩放和翻转等光度变换和几何变换,混合训练数据的增强在半监督学习和目标检测中变得流行,例如CutOut,Random Erasing,Mixup,和Mosaic。尽管Mixup和Mosaic有广泛的应用,但本文揭示了它们在SSOD中的新作用,从而克服了伪标签的局限性。
【摘要】 目录 mixup数据增强: python opencv代码: pytorch分类代码: Cutmix数据增强 python opencv cutmix 分类用代码: pytorch CutMix代码 mixup数据增强: 按照0.5的比例进行混合。 python opencv代码: import c... 目录 mixup数据增强: python opencv代码: ...
数据增强在视觉感知和半监督学习中至关重要。除了像颜色抖动、缩放和翻转等光度变换和几何变换,混合训练数据的增强在半监督学习和目标检测中变得流行,例如CutOut,Random Erasing,Mixup,和Mosaic。尽管Mixup和Mosaic有广泛的应用,但本文揭示了它们在SSOD中的新作用,从而克服了伪标签的局限性。