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
https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/v3.1/utils/datasets.py 源码实现mosaic的主代码如下 def load_mosaic(self, index): # loads images in a mosaic labels4 = [] s = self.img_size yc, xc = [int(random.uniform(-x, 2 * s + x)) for x in self.mosaic_border] # mosaic center...
Mosaic数据增强 把Mosaic3变成Mosaic9 Mosaic数据增强 Mosaic数据增强,将图片进行随机裁剪,缩放后排列接成一张图片,实现丰富数据集,增加小样本目标,提升网络的训练速度。 把Mosaic3变成Mosaic9 数据增强代码在utils/dataloaders.py,找到 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 mosaic = self.mosaic and ...
mosaic增强的原理一张图就可以解释: 1.1 图的注释 首先高亮区域(红色实线框)就是最后产生的mosaic图片(即4张图片拼凑而成),高亮区域尺寸为2048*2048,而花朵图片的尺寸为1024*1024(每个任务的尺寸不一致,但是倍数关系一致),即高亮区域以中心点为4张图片的交汇点,那么刚好能够填装4个图片。 黄色虚线框是代码中规定了...
继续调用ultralytics/data/augment.py的Mosaic类的_cat_labels方法,拼接标签,去除无效的目标框 最后得到的输出如下: 接着第一个数据增强中的<ultralytics.data.augment.RandomPerspective>(概率为0的CopyPaste跳过),ultralytics/data/augment.py文件中RandomPerspective类的__call__方法 ...
Yolov4的mosaic数据增强参考了CutMix数据增强方式, 是CutMix数据增强方法的改进版。不同于一般的数据增强的方式是对一张图片进行扭曲、翻转、色域变化,CutMix数据增强方式是对两张图片进行拼接变为一张新的图片,然后将拼接好了的图片传入到神经网络中去学习,如下图。 CutMix的处理方式比较简单,对一对图片做操作,简单讲...
1)Mosaic方法 2)代码分析 3)效果展示 4 Pascal曰 目标检测历史文献: Hi,大家好!我是Pascal_M。 主要分享过往历史中经典模型文献和目前正在创造的新模型文献,当然过往与现在对比阅读会发现新的体会和不一样的认识角度。 希望大家以一种轻松心态来看过往的模型,一定是不尽人如意。但文献中提出宝贵想法是我们再次阅...
看了yolox后发现数据增强是真的nb,但是自己想如何实现的时候就感觉不太行了(不能简洁的实现)。又一想,数据增强这种trick肯定会用到其他网络的dataloader里面啊,所以仔细研究了一下代码复现一下。 最后附上我自己封装的mosaic和mixup,不自己封装到时候现copy别人的都不知bug在哪虽然核心与原论文差不多 ...
Yolov4的mosaic数据增强参考了CutMix数据增强方式, 是CutMix数据增强方法的改进版。不同于一般的数据增强的方式是对一张图片进行扭曲、翻转、色域变化,CutMix数据增强方式是对两张图片进行拼接变为一张新的图片,然后将拼接好了的图片传入到神经网络中去学习,如下图。