【深度学习】MixUp数据增强方法

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前言

写一点数据增强吧

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什么是MixUp数据增强方法

MixUp数据增强方法在最近的几个Yolo算法中得到了广泛的应用，特别在YoloX中，s/m/l/x四个型号的网络都使用了MixUp数据增强。nano和tiny由于模型的拟合能力一般没有使用MixUp，但也说明了MixUp具有强大的数据增强能力。

MixUp的思路较为简单，主要是将两张图像按比例进行混合，如图所示：

图片混合完成后，原来两幅图片的真实框此时也位于一幅图像上。

实现思路

1、每次读取两张的图片。


2、分别对两张图片进行翻转、缩放、色域变化等数据增强。


3、将二者的真实框堆叠到一起。

全部代码

1、数据增强与MixUp
该部分为普通数据增强与MixUp的代码

2、调用代码
该部分为调用代码