Cutmix 第2页

mixup:beyond empirical risk minimization

全网最全:盘点那些图像数据增广方式Mosiac,MixUp,CutMix等.

Kun Li·2022-02-14 07:25

yolov4，yolov5（学习记录）

输入端创新1、Mosaic数据增强yolov4中使用的Mosaic是参考2019年底提出的CutMix数据增强的方式，但CutMix只使用了两张图片进行拼接，而Mosaic数据增强则采用了4张图片，随机缩放

epic_Lin·2021-11-11 02:06

【论文阅读笔记】CutMix：数据增强

目录1.几种数据增强的区别:Mixup,Cutout,CutMix2.CutMix的原理【与代码一同食用更好消化】3.论文中的一些讨论内容4.看看代码看论文的原因：学习mixup的时候发现的这篇论文，读读看

花噜噜酱·2020-09-16 19:10

开源算法FMix：用于深度学习中增强混合样本数据增强

imalg图像算法·2020-09-15 02:23

想读懂YOLOV4，你需要先了解下列技术(二)

第一篇具体查看公众号，其主要分析了数据增强和特征擦除手段，包括randomerasing、cutout、hide-and-seek、gridmask、AdversarialErasing、mixup、cutmix

l7H9JA4·2020-08-26 13:08

Mosaic数据增强---python实现

Mosaic数据增强什么是Mosaic数据增强方法Yolov4的mosaic数据增强参考了CutMix数据增强方式，理论上具有一定的相似性！CutMix数据增强方式利用两张图片进行拼接。

枫呱呱·2020-08-13 17:25

庖丁解牛yolo_v4之mosaic

mosaic数据增强Yolov4的mosaic数据增强是参考CutMix数据增强，理论上类似，CutMix的理论可以参考这篇CutMix，但是mosaic利用了四张图片，据论文其优点是丰富检测物体的背景

Bruce_0712·2020-08-13 11:16

YoloV4当中的Mosaic数据增强方法（附代码讲解）

上一期中讲解了图像分类和目标检测中的数据增强的区别和联系，这期讲解数据增强的进阶版-yolov4中的Mosaic数据增强方法以及CutMix。

码农的后花园·2020-08-13 11:56

从YOLOv4看模型优化方法

CutMix：从一

wonengguwozai·2020-08-12 14:26

数据增强之CutMix

CutMix数据增强学习一、前言之前有一篇博客学习了mixup数据增强，对于提升模型的性能非常显著。长江后浪推前浪，这一篇CutMix数据增强居然将其推在沙滩上。

SyGoing·2020-08-03 20:39

【数据增强】AUGMIX: A SIMPLE DATA PROCESSING METHOD TO IMPROVE ROBUSTNESS AND UNCERTAINTY

与Cutout、Mixup、CutMix的效果对比：算法伪码：算法实际执行效果可视化：增强上图是本文使用的数据增强操作，来自AutoAugment。

zzl_1998·2020-07-28 08:16

[pytorch] 图像识别之mixup/cutmix

本人kaggle分享链接：https://www.kaggle.com/c/bengaliai-cv19/discussion/126504效果图：（目标检测中）代码如下：defrand_bbox(size,lam):W=size[2]H=size[3]cut_rat=np.sqrt(1.-lam)cut_w=np.int(W*cut_rat)cut_h=np.int(H*cut_rat)#uni

MachineLP·2020-07-15 01:42

睿智的目标检测28——YoloV4当中的Mosaic数据增强方法

什么是Mosaic数据增强方法Yolov4的mosaic数据增强参考了CutMix数据增强方式，理论上具有一定的相似性！CutMix数据增强方式利用两张图片进行拼接。

Bubbliiiing·2020-07-06 06:26

Mosaic数据增强

Mosaic数据增强什么是Mosaic数据增强方法Yolov4的mosaic数据增强参考了CutMix数据增强方式，理论上具有一定的相似性！CutMix数据增强方式利用两张图片进行拼接。

ShellCollector·2020-07-02 05:18

分类数据增强论文“CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features”

ICCV2019的论文。RegionalDropout策略已被证明可以提高分类任务的准确性。这种方法用于引导模型去关注对象中辨别能力较弱的部分，比如人的腿部而不是人的头部，从而使网络去有更强的概括能力，并且可以获得更好的object定位能力。另一方面，现有的regionaldropout方法只是简单的放置一个黑色的patch或者噪声块(比如Cutout)，这样就导致了信息损失和信息的不准确性。作者

Najlepszy·2020-07-01 12:56

[pytorch] 图像识别之label smoothing (+mixup/cutmix)

本人kaggle分享链接：https://www.kaggle.com/c/bengaliai-cv19/discussion/128115defonehot_encoding(label,n_classes):returntorch.zeros(label.size(0),n_classes).to(label.device).scatter_(1,label.view(-1,1),1)defc

MachineLP·2020-06-27 09:12

[pytorch] 图像目标检测框架【Efficientnet0/1/2/3/4/5/6/7】

数据链接：https://www.kaggle.com/c/global-wheat-detection/data代码如下：（加入mixup/cutmix）impo

MachineLP·2020-06-27 09:12

PaddleClas-图像分类中的8种数据增广方法(cutmix, autoaugment,..)

本文主要来源于PaddleClas这个代码仓库中的数据增广文档：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/master/docs/zh_CN/advanced_tutorials/image_augmentation/ImageAugment.md一、数据增广在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，常用于数据量不足或者模型参数较

Strangers_bye·2020-06-27 04:02

Yolov4 mosaic 数据增强