admin 管理员组

文章数量: 1184232

CutMix

  • Mixup:将随机的两张样本按比例混合，分类的结果按比例分配；
  • Cutout:随机的将样本中的部分区域cut掉，并且填充0像素值，分类的结果不变；
  • CutMix随机生成一个裁剪框Box,裁剪掉A图的相应位置，然后用B图片相应位置的ROI放到A图中被裁剪的区域形成新的样本，计算损失时同样采用加权求和的方式进行求解

 主要code(Iteration过程中的实现方法):

lam = np.random.beta(args.beta, args.beta)
rand_index = torch.randperm(images.size()[0]).cpu()
target_a = labels_onehot
target_b = labels_onehot[rand_index]
bbx1, bby1, bbx2, bby2 = rand_bbox(images.size(), lam)
images[:, :, bbx1:bbx2, bby1:bby2] = images[rand_index, :, bbx1:bbx2, bby1:bby2]
lam = 1 - ((bbx2 - bbx1) * (bby2 - bby1) / (images.size()[-1] * images.size()[-2]))
output = model(images)
loss = criterion(output, target_a) * lam + criterion(output, target_b) * (1. - lam)def rand_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)# uniformcx = np.random.randint(W)cy = np.random.randint(H)bbx1 = np.clip(cx - cut_w // 2, 0, W)bby1 = np.clip(cy - cut_h // 2, 0, H)bbx2 = np.clip(cx + cut_w // 2, 0, W)bby2 = np.clip(cy + cut_h // 2, 0, H)return bbx1, bby1, bbx2, bby2

github:

/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%A2%9E%E5%BC%BA/cutmix.py

本文标签： CutMix

版权声明：本文标题：CutMix 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://roclinux.cn/b/1688072696a175953.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。