Mixup 数据增强
Posted 醉公子~
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Mixup 数据增强相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
最近在YOLOX 中看见了Mixup的方式的数据增强,
mixup可以将不同的图像进行混合,从而扩充训练数据集,以下分别从图片和label的角度,介绍经过mixup操作后,数据和label的变化。
其实Mixup 就是将两张图像进行融合
实现代码:
图1
图2
代码
import cv2 as cv
def ronghe(path1,path2):
img1 = cv.imread(path1)
img2 = cv.imread(path2)
img3 = cv.resize(img2,(1080,1486)) # 将两张图像的大小统一
dst = cv.addWeighted(img1,0.6,img3,0.4,0)#γ的取值为0
return dst
if __name__=="__main__":
cv.imshow('a',ronghe('/home/zc/桌面/pythonProject2/model.jpg','/home/zc/桌面/pythonProject2/background/35.jpg'))
cv.waitKey(0)
结果
希望这个对你有用!
谢谢点赞评论!
以上是关于Mixup 数据增强的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
基于 Mixup 数据增强的 LSTM-FCN 时间序列分类学习记录