hide-and-seek数据增强

Hide-and-seek数据增强是一种用于弱监督目标和动作定位的方法。它通过在图像中随机选取一个矩形区域并将其覆盖，来迫使神经网络对图像的细节进行更加细致的学习。这种方法可以提高网络对目标和动作的定位准确性。

然而，在CIFAR10和CIFAR100数据集上的实验结果显示，如果不修改训练参数并采用与基准模型相同的设置，使用Hide-and-seek会明显降低模型的识别性能。这并不是说这个方法有问题，而是需要更多的调整和优化才能获得良好的结果。