GridMask

计算机视觉中的数据增强方法总结

本文介绍了数据增强的作用，数据增强的分类，数据增强的常用方法，一些特殊的方法，如Cutout，RandomErasing，Mixup，Hide-and-Seek，CutMix，GridMask，FenceMask
CV技术指南(公众号)·2024-09-13 05:57

paddleocr文本检测改进变迁

图像变换类：AutoAugment，RandAugment图像裁剪类：CutOut、RandErasing、Hide-And-Seek、GridMask图像混叠类：Mixup、Cutmix，CopyPaste
博观而约取,厚积而薄发·2023-12-04 19:52

PaddleDetection算法分析(9)

2021SC@SDUSC本章节开始对PaddleDetection使用的YOLOv4算法进行分析接下来几章分析yolov4如下技术：randomerasing、cutout、hide-and-seek、gridmask
魏振川·2023-02-07 08:22

DETR3D模型源码导读 & MMDetection3D构建流程

文章目录配置文件：detr3d_res101_gridmask_cbgs.pymodeldict设置模型结构MMDetection3D中dict初始化模型Backbone\NeckHead:Detr3DHeadDetr3DTransformerDecoder
naca yu·2023-01-04 18:37

【GridMask】《GridMask Data Augmentation》

arXiv-2020文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4GridMask5Experiments5.1ImageClassification5.2ObjectDetectiononCOCODataset5.3SemanticSegmentationonCityscapes5.4ExpandGridasRe
bryant_meng·2022-11-23 00:53

数据增强实测之GridMask

GridMask是2020年arXiv上的一篇论文，可以认为是直接对标Hide_and_Seek方法。
一个菜鸟的奋斗·2022-10-17 12:31

深度学习从入门到精通——yolov4

BoF：能够提高精度而不增加推断时间比如数据增广的方法：图像几何变换、Cutout、gridmask等，网络正则化的方法：Dropout、Dropblock等，类别不平衡的处理方法，难例挖掘方法，损失函数的设计等
小陈phd·2022-05-05 07:28

想读懂YOLOV4，你需要先了解下列技术(二)

作者：深度眸编辑：晟沚前言本文YOLOV4论文总结分析的第二篇，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
l7H9JA4·2020-08-26 13:08

图像数据增强方法整理(颜色调节, 几何形变, 遮挡, 多图融合....) + Tensorflow 2 实现

Randomrotation,Randomzoom…)彩色失真(Randomgamma,Randombrightness,Randomhue,Randomcontrast,GaussianNoise…)信息丢弃(Gridmask
DetongChen·2020-07-15 06:39

YOLO4 论文总结

、色调、饱和度和噪声几何畸变：加入随机缩放、剪切、翻转和反旋转模拟对象遮挡：randomerase，CutOut：可以随机选择图像中的矩形区域，并填充一个随机的或互补的零值hide-and-seek、gridmask
柯少又来秀了·2020-06-25 20:35

GridMask：一种数据增强方法

GridMaskDataAugmentation，ARXIV2020代码地址：https://github.com/akuxcw/GridMask这篇论文提出了一种简单的数据增强方法，在图像分类、检测、
高峰OUC·2020-01-28 21:00
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