如何在mmdetction中添加自定义data augmentation

要在mmdetection中添加自定义数据增强，可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建自定义数据增强类

在mmdetection的代码中找到`mmdet/datasets/pipelines`文件夹，在该文件夹下面创建一个新的python文件，例如`my_augmentations.py`。在该文件中定义一个自定义的数据增强类，例如：

import numpy as np
from mmdet.core.evaluation.bbox_overlaps import bbox_overlaps

class MyAugmentation:
    def __init__(self, prob=0.5):
        self.prob = prob

    def __call__(self, results):
        if np.random.rand() < self.prob:
            # perform some data augmentation operations
            # ...
            return results
        else:
            return results

在这个例子中，我们定义了一个名为`MyAugmentation`的类，它有一个`prob`参数，表示增强的概率，以及一个`__call__`方法，该方法将在数据增强时被调用。在`__call__`方法中，我们可以实现一些自定义的数据增强操作。这个例子中的操作是随机选择是否对数据进行增强。

2. 在配置文件中添加自定义数据增强

在使用自定义数据增强之前，我们需要在配置文件中添加它。找到你要使用的配置文件，例如`configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py`，并在`train_pipeline`和`test_pipeline`中添加自定义数据增强，例如：

train_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True),
    dict(type='RandomFlip', flip_ratio=0.5),
    dict(type='MyAugmentation', prob=0.5),
    dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
    dict(type='Pad', size_divisor=32),
    dict(type='DefaultFormatBundle'),
    dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels']),
]

test_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(
        type='MultiScaleFlipAug',
        img_scale=(1333, 800),
        flip=False,
        transforms=[
            dict(type='Resize', keep_ratio=True),
            dict(type='RandomFlip'),
            dict(type='MyAugmentation', prob=0.5),
            dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
            dict(type='Pad', size_divisor=32),
            dict(type='ImageToTensor', keys=['img']),
            dict(type='Collect', keys=['img']),
        ]
    )
]

在这个例子中，我们在`train_pipeline`和`test_pipeline`中分别添加了一个`MyAugmentation`操作，其概率为0.5。注意，自定义操作需要在其他操作之前进行，因为它们可能会改变图像和标注框的大小和形状。

3. 运行训练和测试

添加自定义数据增强后，我们可以像平常一样运行训练和测试。在运行过程中，自定义数据增强会被应用到输入数据中，从而增加模型的鲁棒性和泛化能力。