mosaic 是yolov4中提出的一个数据增强的方式,通过将4张图片拼接在一起送入训练,有效提升了模型的map。mosaic的优点包括如下: 增加数据多样性,随机选取四张图像进行组合,组合得到图像个数比原图个数要多。 增强模型鲁棒性,混合四张具有不同语义信息的图片,可以让模型检测超出常规语境的目标。 加强批归一化层(Batch No...
从Table2中可以看出,Mosaic数据增强比其他数据增强方式效果更好。不过也可以看出,Mish激活函数效果更加明显,由Swish转换成Mish就增加了15个百分点。 前言 在Yolo-V4、Yolo-V5中,都有一个很重要的技巧,就是Mosaic数据增强,这种数据增强方式简单来说就是把4张图片,通过随机缩放、随机裁减、随机排布的方式进行拼接。Mosai...
在实际应用中,Mosaic数据增强技术还可以结合其他数据增强技术(如随机裁剪、翻转、旋转等)来进一步提高模型的性能。此外,Mosaic数据增强技术还可以扩展应用到其他计算机视觉任务中,如图像分类、语义分割等。总结来说,Mosaic数据增强技术是一种简单而有效的数据增强方法,尤其适用于目标检测任务。通过将多张图片进行随机组合,生...
在Yolo-V4、Yolo-V5中,都有一个很重要的技巧,就是Mosaic数据增强,这种数据增强方式简单来说就是把4张图片,通过随机缩放、随机裁减、随机排布的方式进行拼接。Mosaic有如下优点: (1)丰富数据集:随机使用4张图片,随机缩放,再随机分布进行拼接,大大丰富了检测数据集,特别是随机缩放增加了很多小目标,让网络的鲁棒性更...
简介:目标检测的Tricks | 【Trick7】数据增强——Mosaic(马赛克) 1. Mosaic概要介绍 mosaic是yolov4提出的一个tricks,其思路就是将四张图片进行随机裁剪,再拼接到一张图上作为训练数据。这样做的好处是丰富了图片的背景,并且四张图片拼接在一起变相地提高了batch_size,在进行batch normalization的时候也会计算四张图片...
Mosaic数据增强 主要思想是将多张图片随机拼接成一张大图,增加训练数据的多样性。我们以四张图片拼接成一张图举例,如下图所示: Mosaic 第一步:创建H*W*C=1280*1280*3的画布,代码如下: importnumpyasnp s=640# 创建画布H*W*C=1280*1280*3img4=np.full((s*2,s*2,3),114,dtype=np.uint8) ...
mosaic数据增强是一种在YOLOv4中首次引入的数据增强技术,它可以将4张训练图像以一定的比例合并成一张。这样可以让模型学习如何在比正常更小的尺度上识别物体,也可以在训练中显著减少对大批量大小的需求。 mosaic数据增强的优势主要有以下几点: 它可以丰富一张图像上的信息,让模型学习到更多的场景和目标。
Mosaic数据增强方法是YOLOV4论文中提出来的,主要思想是将四张图片进行随机裁剪,再拼接到一张图上作为训练数据。这样做的好处是丰富了图片的背景,并且四张图片拼接在一起变相地提高了batch_size,在进行batch normalization的时候也会计算四张图片,所以对本身batch_size不是很依赖,单块GPU就可以训练YOLOV4。
[oh,ow,oc])*self.cfg.jitter,dtype=np.int)#cfg.jitter就是一个缩放因子,限制crop的尺度#图片增强dhue=rand_uniform_strong(-self.cfg.hue,self.cfg.hue)#随机色调dsat=rand_scale(self.cfg.saturation)#随机饱和度dexp=rand_scale(self.cfg.exposure)#随机曝光#原图第一次crop的坐标偏移pleft=random....
Mosaic数据增强方法是YOLOV4论文中提出来的,主要思想是将四张图片进行随机裁剪,再拼接到一张图上作为训练数据。这样做的好处是丰富了图片的背景,并且四张图片拼接在一起变相地提高了batch_size,在进行batch normalization的时候也会计算四张图片,所以对本身batch_size不是很依赖,单块GPU就可以训练YOLOV4。