Mixup 数据增强

最近在YOLOX 中看见了Mixup的方式的数据增强，

mixup可以将不同的图像进行混合，从而扩充训练数据集，以下分别从图片和label的角度，介绍经过mixup操作后，数据和label的变化。

其实Mixup 就是将两张图像进行融合

实现代码：

图1

图2

代码

import cv2 as cv


def ronghe(path1,path2):
    img1 = cv.imread(path1)
    img2 = cv.imread(path2)
    img3 = cv.resize(img2,(1080,1486)) # 将两张图像的大小统一

    dst = cv.addWeighted(img1,0.6,img3,0.4,0)#γ的取值为0

    return dst

if __name__=="__main__":
    cv.imshow('a',ronghe('/home/zc/桌面/pythonProject2/model.jpg','/home/zc/桌面/pythonProject2/background/35.jpg'))
    cv.waitKey(0)

结果

希望这个对你有用！
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