如果想成为中心，那么就到中心去吧。

文章目录CutmixMixupCutmix def load_cutmix_image_and_boxes(self, index, imsize=1024): """ This implementation of cutmix author: https://www.kaggle.com/nvnnghia Refactoring and adaptation: https://www.kaggle.com/shonenkov ""

paper: https://arxiv.org/abs/2001.04086code: https://github.com/Jia-Research-Lab/GridMask概述作者首先回顾了数据增强（Data augmentation）方法，指出当前方法有三类：spatial transformation, color distortion, 以及 information dropping。本文提出的方法属于 information dropping，作者指出，对于此类方法，避免过度删除或保持连

paper: https://arxiv.org/pdf/1909.13719.pdfcode: https://github.com/tensorflow/tpu/blob/master/models/official/efficientnet/autoaugment.py摘要近期研究表明，数据增广可以显著提高深度学习的范化性能，尤其是在图像分类和目标检测方面均取得了不错的成果。尽管这些策略主要目的是为了提升精度，与此同时，在半监督机制下因为对原有数据集进行了扩充，从而增加了数据集的鲁棒性。常见的

COUTCutout[1]是一种新的正则化方法。原理是在训练时随机把图片的一部分减掉，这样能提高模型的鲁棒性。它的来源是计算机视觉任务中经常遇到的物体遮挡问题。通过cutout生成一些类似被遮挡的物体，不仅可以让模型在遇到遮挡问题时表现更好，还能让模型在做决定时更多地考虑环境(context)。The implementation of cout1.自己码import torchimpo...

FMixFMix是从随机图像中剪切出任意形状的部分，并将其粘贴到相关图像上；它不同于一般的剪切和粘贴，其需要掩膜来定义图像哪些部分需要考虑；通过对傅里叶空间采样的低频图像进行阈值处理得到掩膜。这里是原文出处：https://arxiv.org/abs/2002.12047代码以及效果展示 import matplotlib.pyplot as plt from torchv...

关于CutMixCutMix是将随机图像的一个矩形部分剪切下来，然后将其粘贴到相关图像的相同位置；lambda决定了矩形的大小，其由参数为alpha的对称分布产生；一个随机的（x, y）坐标是由均匀分布产生的，高度和宽度都有较大的限制。这个坐标就是要切割的矩形部分的中心；然后，通过在中心"x"坐标上减去和加上长度/2，并在中心“y”减去和加上宽度/2，得到边界坐标。因此有四个坐标，即（b...

mixupmixup是基于邻域风险最小化（Vicinal Risk Minimization, VRM）原则的数据增强方法，使用线性插值得到新样本数据。在邻域风险最小化原则下，根据特征向量线性插值将导致相关目标线性插值的先验知识，可得出简单且与数据无关的mixup公式：其中（xn，yn）是插值生成的新数据，(xi,yi) 和 (xj，yj)是训练集中随机选取的两个数据，λ的取值满足贝塔分布...

语义分割中的数据增强方法为什么要使用数据增强？随机翻转随机旋转n*90°为什么要使用数据增强？ 在实际生产项目中，我们通常都难以拥有充足的数据来完成任务，为了充分利用有限的数据，我们需要进行数据增强，使得少量数据产生的价值等价于更多数据的价值。在这篇博文中，将会简单介绍一些语义分割的数据增强方法并贴出源码。随机翻转 主要是三种选择，分别是水平、垂直和水平垂直翻转。 其效果如下图所示...