马赛克数据增强原理和实现流程

在YOLOv4的论文中，有一个很重要的BoF技巧，就是马赛克数据增强。很多人刚听说马赛克数据增强的时候，不知道这究竟是一种什么样的数据增强方案，其实，它是CutMix之类的图片预处理方案的一种推广。

YOLOv4等论文中，对马赛克数据增强(Mosaic data augment)都有相关的介绍，简单来说就是把四张图片裁剪混合成一张图片，裁剪位置的长宽可以随机变化。在DarkNet中，默认是使用马赛克数据增强的，可以在 yolov4.cfg文件中切换使用mosaic还是cutmix进行数据增强。

几种传统数据增强的区别:Mixup,Cutout,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: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

上述三种数据增强的区别：

• cutout和cutmix就是填充区域像素值的区别；
• mixup和cutmix是混合两种样本方式上的区别：
• mixup是将两张图按比例进行插值来混合样本，
• cutmix是采用cut部分区域再补丁的形式去混合图像，不会有图像混合后不自然的情形

而YOLOv4的mosaic 数据增强是参考CutMix数据增强，理论上类似，但是mosaic利用了四张图片，据论文说法，其优点是丰富了检测物体的背景，且在BN计算的时候一下子会计算四张图片的数据，使得mini-batch大小不需要很大，那么一个GPU就可以达到比较好的效果。

马赛克数据增强，在实际中，首先从总数据集中去除一个batch的数据，每次从中随机取出4张图片，进行随机位置的裁剪拼接，合成新图片，重复batch size次，最后得到batch size个经过了马赛克数据增强后图片的一个batch的新数据，再feed给神经网络进行训练。

在裁剪拼接图片的时候，随机取得的4张图片依次以一个随机位置的十字线裁剪，取对应的部分进行拼接。同时，每个原图对应的目标框也会受十字线裁剪的限制，不会超过原图裁剪范围。

我们可以用伪代码描述上述的整体过程

以及用伪代码描述每一个batch图片数据的马赛克数据增强过程

经过上述的数据增强过程后，我们可以获得一张这样的增强后的图片数据。

本文所述内容的具体实现过程参考代码为github上这两份代码，第一个是tf复现的版本，第二个是YOLOv4官方的 C++ 版本。

https://github.com/klauspa/Yolov4-tensorflow/blob/master/data.py

https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/src/data.c

最后，谢谢大家。

版权声明 本博客的文章除特别说明外均为原创，本人版权所有。欢迎转载，转载请注明作者及来源链接，谢谢。 本文地址: https://blog.ailemon.net/2020/09/28/mosaic-data-augment-principle-and-implement/ All articles are under Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0