1.1.4 Copy paste数据增强 论文:Simple Copy-Paste is a Strong Data Augmentation Method for Instance Segmentation 中文名叫复制粘贴大法,将部分目标随机的粘贴到图片中,前提是数据要有segments数据才行,即每个目标的实例分割信息。 在COCO实例分割上,实现了49.1%mask AP和57.3%box AP,与之前的最新技术相比,分别提...
mixup=0.3, copy_paste=0.2) 感谢雷德蒙大神,让我一个菜鸡也可以写CV的代码。没错到这里模型已经开始训练了。 注:虽然YOLO本身是自带数据增强,但是实测mosaic,mixup,copy_paste还是有一定作用的。有时间可以单独说一期。 YOLO自带的数据增强如下图所示: 不过铁子,我还是多说一句。YOLO虽然自带数据增强,但马赛克是我...
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...
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、...
然后再到800行的copy_paste函数 ctrl点击跳转到augmentations.py 240行 然后就回到dataloaders.py的801行的random_perspective函数这里就是对数据增强的一个系统实现 根据ppt前面的 来进行操做 我们直接到重点 重点代码大家可以自己去观察。 这里对应总体增强操作的第一步到第四步。第188行 注意这里是augmentations.py...
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。
Search before asking I have searched the YOLOv8 issues and discussions and found no similar questions. Question I'm using default values for augmentation but from somewhere mixup: 0.15 copy_paste: 0.3 The settings are coming and it is ...
copy_paste:0.0 # 段复制粘贴(概率) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 后面是概率的这种设置的数值在0-1之间,表示启用这个增强方式的概率。在有的时候可能会遇到需要修改旋转角度的问题,即degrees这个参数,这个的设置范围在0-180之内,0表示不启用,180表示随机旋转,0-180之...
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 可用时，带缩放抖动的 MixUp 是对 Copypaste 的合格替代。3. 实验 在 COCO 2017 测试...
img4, labels4, segments4 = copy_paste(img4, labels4, segments4, p=self.hyp['copy_paste']) # 被调用函数地址:utils/augmentations.py def copy_paste(im, labels, segments, p=0.5): # Implement Copy-Paste augmentation https://arxiv.org/abs/2012.07177, labels as nx5 np.array(cls, ...