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[人工智能]数据增强之Cutout

数据增强之Cutout

Cutout

介绍

(内容摘自[CV技术指南],用于自学知识)
该方法来源于论文《Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout》

在一些人体姿态估计,人脸识别,目标跟踪,行人重识别等任务中常常会出现遮挡的情况,为了提高模型的鲁棒性,提出了使用Cutout数据增强方法。该方法的依据是Cutout能够让CNN更好地利用图像的全局信息,而不是依赖于一小部分特定的视觉特征。

做法:对一张图像随机选取一个小正方形区域,在这个区域的像素值设置为0或其它统一的值。注:存在50%的概率不对图像使用Cutout
效果图如下:
在这里插入图片描述

分类cutout

官方代码:
https://github.com/uoguelph-mlrg/Cutout
适用于分类任务的代码片如下(不需要考虑gt和box):
下面展示分类任务的 cutout

import torch
import numpy as np


class Cutout(object):
    """Randomly mask out one or more patches from an image.
    Args:
        n_holes (int): Number of patches to cut out of each image.
        length (int): The length (in pixels) of each square patch.
    """
    def __init__(self, n_holes, length):
        self.n_holes = n_holes
        self.length = length

    def __call__(self, img):
        """
        Args:
            img (Tensor): Tensor image of size (C, H, W).
        Returns:
            Tensor: Image with n_holes of dimension length x length cut out of it.
        """
        h = img.size(1)
        w = img.size(2)

        mask = np.ones((h, w), np.float32)

        for n in range(self.n_holes):
            y = np.random.randint(h)
            x = np.random.randint(w)

            y1 = np.clip(y - self.length // 2, 0, h)
            y2 = np.clip(y + self.length // 2, 0, h)
            x1 = np.clip(x - self.length // 2, 0, w)
            x2 = np.clip(x + self.length // 2, 0, w)

            mask[y1: y2, x1: x2] = 0.

        mask = torch.from_numpy(mask)
        mask = mask.expand_as(img)
        img = img * mask

        return img

检测cutout

下面展示适用于检测任务的 cutout
需要调整gt和box位置;
持续更新

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加:2021-11-15 15:52:28  更:2021-11-15 15:53:48 
 
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