受到 Copypaste 的启发，在混合它们之前，通过随机抽样的比例因子对两个图像进行抖动。为了了解 MixUp 和 缩放抖动的能力，作者将其与 YOLOX-L 上的 Copypaste 进行比较。需要注意的是，Copypaste 需要额外的实例掩码注释，而 MixUp 则不需要。如上表，这两种方法的性能不相上下，这表明当没有 实例掩码注释 可用...
mixup: 图像混合（概率）。copy_paste: 分割拷贝粘贴（概率）。上面说了，它都有一个通用的默认设置。我们是可以修改的。它默认的数值，不一定就适合我们的场景。举个例子，如果默认进行翻转。那么这一点，对我检测数字的场景就不合适。看下图，2水平翻转后就是5，而6和9也只差一个旋转。这时候你标记了大量的数...
接着一个一个聊transformer,首先第一个包含变换如下:Compose(<ultralytics.data.augment.Mosaic>,<ultralytics.data.augment.CopyPaste>(p=0), <ultralytics.data.augment.RandomPerspective>) 首先调用ultralytics/data/augment.py文件的BaseMixTransform类的__call__方法(109行随机获得三张图像的indexes,对应于Mos...
方法同YOLOv4,把几张图片和其对应的标注信息拼接在一起,增加了数据的多样性。 2.Copy - Paste数据增强 简单从名字就可以看出,这个数据增强做的就是CV操作,也就是把一张图片中的目标裁剪下来,粘贴到另一张图片中(前提是数据集中需要有每个目标的实例分割标签)。 3.仿射变换 + Albumentations 数据增强中使用平移、...
(1) yolov5 v6 v7:reader基本一致,Mosaic里是用的random_perspective仿射变换,还有非常耗时的图片hsv变换。v7的Mosaic里还加了mixup和paste_in。 (2) yolox:mosaic是用的random_affine仿射变换,使用mixup当copy paste用,还有一个另类的hsv变换。最后15个epoch会关闭Mosaic使用L1 loss,因为做了mosaic会把原图的gt相...
CBGS明确解决了稀有类别的3D检测问题,通过上采样稀有类别的激光扫描线实例,并将不同场景中的稀有物体 Copy-Paste 。尽管它对于改善某些类别的检测精度(例如,每个类别5K~50K的实例)效果很好,但对于稀有类别的检测精度(例如,每个类别小于5K的实例)的提高并不显著。
YoloX为 Mosaic 配上 Copypaste,依然有不小的提升。这样做的原因是:当模型容量足够大的时候,相对于先验知识(各种 tricks,hand-crafted rules ),更多的后验(数据/数据增强)才会产生本质影响。可 Copypaste 的实现依赖于目标的 mask 标注,而 mask 标注在常规的检测业务上是稀缺的资源。而由于 MixUp 和 Copypaste...
copy-paste: 把不同图像的目标放到另一张图像中类似数据分割。 但是必须要有示例标签不然无法进行分割,就是预先画好。 random-affine: 将数据随机缩放和平移 mixup: 将两张图片混合成一张新的图片 Augmented HSV: 随机调整色度饱和度 随机水平翻转 这几种数据增强启用的概率不同 数据增强rectangle变换 原理是尽量再...
copypaste_prob), # YOLOv5复制粘贴 dict( type='YOLOv5RandomAffine', max_rotate_degree=0.0, max_shear_degree=0.0, max_aspect_ratio=100., scaling_ratio_range=(1 - _base_.affine_scale, 1 + _base_.affine_scale), border=(-_base_.img_scale[0] // 2, -_base_.img_scale[1] // 2)...
Mosaic、Copy paste、Random affine(Rotation, Scale, Translation and Shear)、MixUp、Augment HSV(Hue, Saturation, Value，Random horizontal flip)支持更多 Loss ComputeLoss、ComputeNWDLoss、ComputeXLoss、ComputeLossAuxOTA(v7)、ComputeLossOTA(v7) 等支持加载 YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7、YOLOR 等网络的...