在这里插入图片描述 1.1 Mosaic数据增强 Yolov5的输入端采用了和Yolov4一样的Mosaic数据增强的方式。 Mosaic数据增强提出的作者也是来自Yolov5团队的成员,不过,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接,对于小目标的检测效果还是很不错的。 在这里插入图片描述 4张图片拼接 随机缩放 随机裁剪 随机排布 算法优点: 丰...
1输入端方法 1、Mosaic数据增强 YOLOv5 Lite的输入端采用了和YOLOv5、YOLOv4一样的Mosaic数据增强的方式。其实Mosaic数据增强的作者也是来自YOLOv5团队的成员,不过,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接,对于小目标的检测效果还是很不错的。 为什么要进行Mosaic数据增强呢? 在平时训练模型时,一般来说小目标的AP...
defload_mosaic(self,index):# YOLOv5马赛克数据增强,它将四张不同的图像拼接成一张大图像以增加场景的复杂性和多样性labels4,segments4=[],[]#初始化列表,存储拼接后图像的标签和分割信息s=self.img_size#定义拼接后图像的大小,如设置s=640# 计算马赛克图像中心点的坐标,self.mosaic_border=[-img_size//2,...
在YOLOv4的文献中提出一种关于目标检测的数据增强方法 - Mosaic(马赛克)方法。 2 前期提要 数据增强方法CutMix:在训练集中随机选两张图片,在A图中随机裁剪掉一个矩形区域,然后用B图中相应的区域来填充,生成一张新图片,新图片的label会根据填充区域的比例来进行调整。 回顾一下,CutMix方法 Pascal:[CV - Image Cl...
YOLOv5Lite的输入端采用了和YOLOv5、YOLOv4一样的Mosaic数据增强的方式。其实Mosaic数据增强的作者也是来自YOLOv5团队的成员,不过,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接,对于小目标的检测效果还是很不错的。 为什么要进行Mosaic数据增强呢? 在平时训练模型时,一般来说小目标的AP比中目标和大目标低很多。而Coco数...
Mosaic 源码分析 下面根据yolox源码进行分析: yolox想法是先生成一个Dataset类,然后根据这个类可以进行iterater,故写了一个pull_item函数。 基于以上,然后可以定义到MosaicDetection类 classMosaicDetection(Dataset):"""Detection dataset wrapper that performs mixup for normal dataset."""def__init__(self, dataset...
使用新特性:WRC、CSP、CmBN、SAT、Mish 激活函数、Mosaic数据增强、CmBN、DropBlock正则化、CIoU损失,结合这些技巧实现先进的结果。 实现结果 在Tesla V100上,MS COCO数据集以65 FPS的实时速度达到43.5 % AP( 65.7 % AP50 )。 一、 Introduction—简介
Mosaic 是一种新的数据增强方法 应用一些增强的类型 修改的SAM 修改的PAN Scaled YOLOv4 在关于v4的第一篇发布六个月后,作者又发布了另一篇论文,在其中他们发布了扩展网络架构的机制。该机制不仅包括对输入分辨率、网络宽度和深度的缩放,还包括对网络结构本身的缩放。 虚线仅表示模型推理的延迟时间,实线包括...
一,Mosaic数据增强(https://zhuanlan.zhihu.com/p/143747206) Yolov4/5中使用的Mosaic是参考2019年底提出的CutMix数据增强的方式,但CutMix只使用了两张图片进行拼接,而Mosaic数据增强则采用了4张图片,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接。 这里首先要了解为什么要进行Mosaic数据增强呢?
Mosaic 是一种新的数据增强方法 应用一些增强的类型 修改的SAM 修改的PAN Scaled YOLOv4 在关于v4的第一篇发布六个月后,作者又发布了另一篇论文,在其中他们发布了扩展网络架构的机制。该机制不仅包括对输入分辨率、网络宽度和深度的缩放,还包括对网络结构本身的缩放。