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,也是在YOLO v4的代码中使用的。 一、图像裁剪类 1.1、MixUp 来源: arxiv.org/pdf/1710.0941 1.1.1、背景理论 Mixup是MIT和FAIR在ICLR 2018上发表的文章中提到的...
算法:数据集内不是所有的图像都进行Random Erasing,对于图像输出概率大于给定值p,那我们就不做改变,否则,我们随机给定矩形大小,纵横比在一定范围内的矩形,最后随机嵌入到图像中,注意不能越过边界所以有了最后一个循环。这就是Random Erasing方法。文中该提出了一个Random Cropping的方法。之前好像吴恩达的课里面讲到过...
This code has the source code for the paper "Random Erasing Data Augmentation". If you find this code useful in your research, please consider citing: @inproceedings{zhong2020random, title={Random Erasing Data Augmentation}, author={Zhong, Zhun and Zheng, Liang and Kang, Guoliang and Li, Sha...
总的来说，Random Erasing Data Augmentation的核心在于选择合适的擦除区域，通过随机像素替换增强模型的鲁棒性。文章详细描述了这种方法的实现过程，并展示了在多个领域中的应用效果。文章的代码可以在官方GitHub仓库github.com/zhunzhong07/...找到，提供了输入原图和掩码的个人实现示例。
直接擦除:Hide-and-Seek、 Random Erasing、 Cutout、 Grid Mask 利用预测信息(CAM)擦除:AE-PSL 、ACoL 、SPG 、GAIN、seeNet、ADL Dropout方法:DropBlock、FickleNet(https://www.researchgate.net/publication/331397104_FickleNet_Weakly_and_Semi-supervised_Semantic_Image_Segmentationusing_Stochastic_Inference) ...
show() # import random import math import cv2 import numpy as np class RandomErasing: """Random erasing the an rectangle region in Image. 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 ...
Python PyTorch ReplicationPad2d用法及代码示例 Python PyTorch ReflectionPad3d用法及代码示例 Python PyTorch RRef.rpc_async用法及代码示例 注:本文由纯净天空筛选整理自pytorch.org大神的英文原创作品 torchvision.transforms.RandomErasing。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。友...
论文代码:https://github.com/zhunzhong07/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的问题。为了更好的实现对遮挡数据的模拟,利用Random Erasing的方式,将原数据集中一部分保持原...
数据增强-RanDom Erasing Data Augmentation[论文笔记] 提出了RandomErasing方法.主要流程如下 在图片中随机寻找一个位置,然后用随机大小的方块,方块值随机,用这个方块遮掩图片. 有以下优点: 轻量,不需要额外参数和计算量数据增强的互补方法...RanDomErasingDataAugmentation随机遮盖-数据增强论文链接 Abstract 作者想解决什...
Random Erasing,在一张图片中随机的选择一个矩形框,在随机的位置上使用随机的值来擦除图片原来的像素。通过该方法能够给图片加入不同程度的遮挡,通过这样的训练数据,可以减少模型过拟合的风险同时对遮挡具有一定的鲁棒性。随机擦除和random cropping,random flipping一样可以作为数据增强的方法,在分类,检测和行人重识别...