cutmix数据增强代码
时间: 2023-10-23 12:13:09 浏览: 221
yolo离线数据增强代码
以下是一个简单的 CutMix 数据增强的代码示例:
```python
import numpy as np
import torch
import torch.nn.functional as F
def cutmix_data(x, y, alpha=1.0):
"""
CutMix data augmentation function.
"""
# get batch size
batch_size = x.size()[0]
# generate random index
index = torch.randperm(batch_size)
# get beta distribution
beta_distribution = torch.distributions.beta.Beta(alpha, alpha)
# generate lambdas
lambdas = beta_distribution.sample((batch_size, 1, 1, 1)).to(x.device)
# generate mixed images
mixed_images = (lambdas * x) + ((1 - lambdas) * x[index, :])
# generate mixed labels
mixed_labels = y + y[index]
# return mixed images and labels
return mixed_images, mixed_labels
# example usage
x = torch.randn((32, 3, 224, 224))
y = torch.randint(0, 10, (32,))
mixed_x, mixed_y = cutmix_data(x, y, alpha=1.0)
```
在这个示例中,我们使用 PyTorch 实现了 CutMix 数据增强。首先,我们从输入数据中随机选择一个样本,然后使用 Beta 分布生成一个 lambda 值,该值控制了原始样本和随机样本之间的混合程度。接下来,我们将 lambda 值应用于输入数据和标签,从而生成混合的数据和标签。最后,我们返回混合的数据和标签。
这个示例中的 alpha 参数控制了 Beta 分布的形状,它越小,生成的混合图像就越不相似。你可以根据自己的需求调整该参数。
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