这里我们介绍最常用的两种方法，Mixup 和 CutMix。...CutMix 原论文：CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features 链接：...context=cs.CV CutMix 和 Mixup 的思路一致，其目的都是为了优化“用样本拟合联合分布”的方法。...CutMix 与 Mixup 的不同之处在于，CutMix 通过裁取一张图片中的部分区域，以类似拼贴画的方式贴到另一张图片上，来实现图片的混合。...---- cutmix_cfg = dict(type='BatchCutMix', alpha=1.0, num_classes=2, prob=1.0) cutmix = Augments([cutmix_cfg
FMix是在CutMix的启发下对方法的推广。 我们先看看看CutMix做了什么。 ?...Mixup是在全图上进行加权，CutMix是在图像上取方块的位置再加权混合像素，CutMix取得了更好的效果。
baseline_run_deeplabv3_resnet50_evonorm --crop_size 576 1152 --batch_size 8 --norm evo; 数据增强 2种数据增强技术：CutMix...CutMix 将一部分区域cut掉但不填充0像素，而是随机填充训练集中的其他数据的区域像素值，分类结果按一定的比例分配。 ? 而在这里，则是在原有CutMix的基础上，引入了语义分割。...# CutMix Augmentation python baseline.py --save_path baseline_run_deeplabv3_resnet50_cutmix --crop_size...576 1152 --batch_size 8 --cutmix; Copy Blob 在 Blob 存储的基础上构建，并通过Copy的方式增强了性能。
120 SGD+qkv_bias+ape 1.6 cosine 1.00E-04 0.5986 CMT-TINY crop+flip+colorjitter+randaug+no mixup+no_cutmix...512X8 300 SGD+qkv_bias+rpe 1.6 cosine 1.00E-04 0.62108 CMT-TINY crop+flip+colorjitter+randaug+mixup+cutmix...结论: 可以看到在SGD优化器的情况下，使用1.6的LR，训练300个epoch，warmup5个epoch，是用cosine衰减学习率的策略，用randaug+colorjitter+mixup+cutmix...->160 512X8 120 AdamW 4.00E-03 cosine 1.00E-04 0.56504 CMT-TINY crop+flip+colorjitter+randaug+mixup+cutmix...300 adamw+qkv_bias+rpe 1.00E-04 cosine 5.00E-02 0.4049 CMT-TINY crop+flip+colorjitter+randaug+mixup+cutmix
CutMix 论文：《CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features》https...://arxiv.org/abs/1905.04899 代码：https://github.com/clovaai/CutMix-PyTorch 算法原理 CutMix 是将一部分区域 cut 掉然后随机填充训练集中的其他数据的区域像素值...基于 CutMix 的预训练模型可以在 Pascal VOC 上实现性能提升，但它并不是专门为目标检测器设计的。...Mosaic 是 YOLOv4 提出的一种数据增强方法，在 Cutmix 中我们组合了两张图像，而在 Mosaic 中我们使用四张训练图像按一定比例组合成一张图像，使模型学会在更小的范围内识别对象。
baseline_run_deeplabv3_resnet50_evonorm --crop_size 576 1152 --batch_size 8 --norm evo; 数据增强 2种数据增强技术：CutMix...CutMix 将一部分区域cut掉但不填充0像素，而是随机填充训练集中的其他数据的区域像素值，分类结果按一定的比例分配。 而在这里，则是在原有CutMix的基础上，引入了语义分割。...# CutMix Augmentation python baseline.py --save_path baseline_run_deeplabv3_resnet50_cutmix --crop_size... 576 1152 --batch_size 8 --cutmix; Copy Blob 在 Blob 存储的基础上构建，并通过Copy的方式增强了性能。
例如，Puzzle-Mix要求模型在一次迭代中前进和后退两次，而Attentive-Cutmix则引入24M外部CNN来提取显著特征。...下面的Mixup变体可以分为： 全局图像混合，如：ManifoldMixup和Un-Mix； 区域图像混合，如：CutMix、Puzzle-Mix、Attentive-CutMix和Saliency-Mix...； 在所有Mixup变体中，基于显著性的方法包括Attentive-CutMix、Puzzle-Mix和Saliency-CutMix是与TransMix最相似的方法。...3TransMix方法 3.1 背景 1、CutMix data augmentation CutMix是一种简单的数据增强技术，结合2个输入标签对 和 来增强一个新的训练样本 。...2、Mixing labels with the attention map A 遵循在CutMix中提出的输入混合过程。
mixup & cutmix mixup和cutmix均在imagenet上有着不错的提升，实际使用发现，cutmix相比mixup的通用性更强，业务数据上mixup几乎没有任何的提升，cutmix会提高一点点...colorjitter, mixup 300 0.60532 CMT-tiny imagenet-train-20%-val-all randomcrop, randomflip, colorjitter, cutmix...300 0.61192 业务数据上(ResNet50) autoaug&randaug没有任何的提升(主要问题还是domain不同，搜出来的不适用)，cutmix提升很小(适用于物体而不是理解)。...Mixup&cutmix，对数据场景有一定的依赖性，需要多次实验。 AutoAug，如果有能力去搜的话，就不用看笔者写的了，用就vans了。
图片YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。...CutMix仅仅利用了两张图片进行拼接，而Mosaic数据增强方法则采用了4张图片，并且按照随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接而成，具体的效果如下图所示。
Transpose (上述的阶段5)后的 224 的图像进行一些裁剪: CutOut，RandErasing，HideAndSeek，GridMask 对 Batch(上述的阶段6) 后的数据进行混合: Mixup，Cutmix...为了便于实现，通常只对一个 batch 内的数据进行混叠，在 Cutmix 中也是如此。...图片 图12 Mixup后图像可视化 5.2 Cutmix 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1905.04899v2.pdf 开源代码github地址：https://github.com.../clovaai/CutMix-PyTorch 与 Mixup 直接对两幅图进行相加不一样，Cutmix 是从一幅图中随机裁剪出一个 ROI，然后覆盖当前图像中对应的区域。...图片 图13 Cutmix后图像可视化 六、实验 基于PaddleClas套件，使用上述几种数据增广方法在ImageNet1k数据集上进行了实验测试，每个方法的分类精度如下。
图片YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。...CutMix仅仅利用了两张图片进行拼接，而Mosaic数据增强方法则采用了4张图片，并且按照随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接而成。
在计算机视觉领域，在标准图像处理功能的基础上，基于区域dropout(如CutOut、MixUp、CutMix)的数据增强技术和基于策略的选择(如AutoAugment)展示了最先进的(SOTA)结果。...在计算机视觉领域，在标准图像处理功能的基础上，基于区域dropout(如CutOut、MixUp、CutMix)的数据增强技术和基于策略的选择(如AutoAugment)展示了最先进的(SOTA)结果。
例如，使用该研究提出的局部多标签后，ResNet-50 在 ImageNet 上的 top-1 分类准确率达到 78.9%，使用 CutMix 正则化后还可以进一步提升至 80.2%。...SOTA 性能：ReLabel 对实现最优性能的其他训练技巧起到补充作用，例如将 CutMix 正则化与 ReLabel 结合起来。...研究者在随机剪裁图像上执行 CutMix，然后根据 CutMix 算法将池化标签进行混合。...实验结果参见下表 5：ReLabel + CutMix 在以 ResNet-50 和 ResNet-101 作为主干模型的情况下，均取得了 SOTA ImageNet top-1 准确率。 ?
• 可以从TorchVision的API中直接使用SoTA数据增强方法，如MixUp、CutMix，Large Scale Jitter和SimpleCopyPaste 新的接口目前是测试阶段 前面我写了篇文章...transforms.RandomRotation(30), transforms.CenterCrop(480), ]) imgs = trans(imgs) 上述方法不支持需要使用标签的物体检测、分割或分类变换（如MixUp & CutMix...trans(imgs) # Image Classification trans(videos) # Video Tasks trans(imgs_or_videos, labels) # MixUp/CutMix-style...features.Label(target["labels"], categories=["dog", "cat"]) 除了新的API，我们现在还为SoTA研究中使用的几种数据增强提供了可导入的实现，如MixUp、CutMix
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