paddle 37 paddledetection中的数据增强方法

万里鹏程转瞬至

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分类专栏： paddlepaddle 文章标签： paddle 大数据人工智能

于 2022-08-20 09:31:15 首次发布

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本文详细介绍了PaddleDetection中单图和批量数据增强的方法，包括Permute、RandomResize等算子的使用，并强调了数据增强在模型训练中的重要性。此外，还提到了Cutmix、Mixup等特殊增强策略及其注意事项，以及针对不同模型的数据增强策略选择。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

PaddleDetection中支持了种类丰富的数据增强算子，有单图像数据增强算子与批数据增强算子两种方式。为模型训练任务添加合适的数据增强算子，有利于模型性能的再度提升。但是，paddledetection官方并没有提供每一个算子的使用教程（配置方法），为此博主通过对paddledetection的github源码进行分析，查找特定关键字，实现对各种数据增强算子的使用探索。

1、单图数据增强算子

单图像数据增强算子定义在transform/operators.py中，处理的数据格式为CHW，所以Permute需要防止Sample操作中的最后面，已支持的单图像数据增强算子详见下表：

名称	作用
Decode	从图像文件或内存buffer中加载图像，格式为RGB格式
Permute	假如输入是HWC顺序变成CHW
RandomErasingImage	对图像进行随机擦除
NormalizeImage	对图像像素值进行归一化，如果设置is_scale=True，则先将像素值除以255.0, 再进行归一化。
GridMask	GridMask数据增广