Random Erasing(RE)的基本思想是:在训练过程中,随机选择图像中的一个矩形区域,并用随机值或特定模式填充该区域,从而模拟图像中可能出现的遮挡或损坏情况。这种方法能够增加模型的鲁棒性,使其在面对遮挡、损坏等复杂情况时仍能保持良好的性能。 实现Random Erasing的关键在于如何确定擦除区域的位置和大小。通常,我们可以...
Random Erasing作为一种强大的图像增强手段，其核心原理在于通过随机地在图片中涂抹相同的像素值，模拟真实世界中的遮挡情况，促使模型依赖于图像其他区域的特征进行识别，从而提高模型的泛化能力。这种策略巧妙地挑战了模型的局部优化倾向，为训练过程增添了多样性。实战应用展示 在图像分类中，如Figure 1所示，...
Random Erasing算法主要包含随机区域、概率、面积比率和长宽比等参数。Erasing概率p、面积比率a、长宽比r在0.5、0.4、0.3时模型表现最佳，需根据业务场景数据进行消融实验，确定最优参数。使用Random Erasing进行数据增强，可提高模型训练效果，一般能提升1-2个点。
Class that performs Random Erasing in Random Erasing Data Augmentation by Zhong et al. Args: sl: min erasing area region sh: max erasing area region r1: min aspect ratio range of earsing region p: probability of performing random erasing """ def __init__(self, p=0.5, sl=0.02, sh=0.4...
Random Erasing&Cutout——两种相似的数据增强方式 /Random-Erasing Motivations 为了增强模型泛化能力,常常对原始数据做数据增强处理,常用的方式一般为random cropping,flipping等。 但是在现实场景中,遮挡问题一直都是一个难以处理和解决...一个简易的样例(灰色部分为drop掉的区域): Methods 作者首先尝试通过一些可视化...
本文简要介绍python语言中 torchvision.transforms.RandomErasing 的用法。 用法: class torchvision.transforms.RandomErasing(p=0.5, scale=(0.02, 0.33), ratio=(0.3, 3.3), value=0, inplace=False) 参数: p-执行随机擦除操作的概率。 scale-擦除区域与输入图像的比例范围。 ratio-擦除区域的纵横比范围。
Random Erasing Data Augmentation是一种数据增强技术，旨在通过随机擦除图像中的选定矩形区域像素来增强CNN模型的泛化能力并降低过拟合风险。以下是关于Random Erasing Data Augmentation的详细解答：技术原理：在训练阶段，随机选择图像中的一个矩形区域，并擦除该区域的像素。擦除操作基于一定的概率选择遮盖区域...
Random Erasing Data Augmentation(REA)是一种随机擦除的数据增广方法。简单而言就是在图像中随机选择一个区域,打上噪声mask。这个mask可以是黑块、灰块也可以是随机正太噪声。。该方法被证明在多个CNN架构和不同领域中可以提升模型的性能和应对遮挡的鲁棒性,并且与随机裁剪、随机水平翻转(还有正则化方法)具有一定的互...
Random Erasing is parameter learning free, easy to implement, and can be integrated with most of the CNN-based recognition models. Albeit simple, Random Erasing is complementary to commonly used data augmentation techniques such as random cropping and flipping, and yields consistent improvement over ...
1.2、Random Erasing 1.2.1、理论 1.2.2、代码 1.2.3、结果 二、图像混叠类 2.1、CutOut 2.1.1、理论 2.1.2、代码 2.1.3、结果 2.2、CutMix 2.2.1、理论 2.2.2、代码 2.2.3、结果 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,...