mmdetection实现mosiac增强
时间: 2023-10-15 22:03:32 浏览: 40
Mosaic增强是一种在物体检测任务中常用的数据增强方法,它可以将多张图片拼接在一起,并随机选取一部分区域作为训练数据,从而增加训练集的多样性,提高模型的泛化能力。
在mmdetection中,可以通过自定义数据增强函数来实现mosaic增强。以下是一个示例代码:
```python
import random
import numpy as np
from PIL import Image
import mmcv
def mosaic_augmentation(imgs, anns, img_shape, area_threshold):
# 图片数量必须为4
assert len(imgs) == 4
# 随机生成一个中心点坐标
center_x = np.random.randint(int(img_shape[1] * 0.5), int(img_shape[1] * 1.5))
center_y = np.random.randint(int(img_shape[0] * 0.5), int(img_shape[0] * 1.5))
# 随机选取一个图片作为背景图片
background_idx = random.randrange(4)
background_img = imgs[background_idx]
background_anns = anns[background_idx]
# 将其他3张图片拼接在一起
mosaic_img = np.zeros((img_shape[0] * 2, img_shape[1] * 2, 3), dtype=np.uint8)
mosaic_anns = []
for i, img in enumerate(imgs):
if i == background_idx:
continue
x_offset = int(center_x + (i % 2 - 0.5) * img_shape[1])
y_offset = int(center_y + (i // 2 - 0.5) * img_shape[0])
mosaic_img[y_offset:y_offset + img_shape[0], x_offset:x_offset + img_shape[1], :] = img
for ann in anns[i]:
xmin, ymin, xmax, ymax = ann['bbox']
xmin += x_offset
ymin += y_offset
xmax += x_offset
ymax += y_offset
area = (xmax - xmin) * (ymax - ymin)
if area >= area_threshold:
ann['bbox'] = [xmin, ymin, xmax, ymax]
mosaic_anns.append(ann)
# 背景图片中的目标也需要加入到mosaic图片中
for ann in background_anns:
xmin, ymin, xmax, ymax = ann['bbox']
area = (xmax - xmin) * (ymax - ymin)
if area >= area_threshold:
mosaic_anns.append(ann)
return mosaic_img.astype(np.uint8), mosaic_anns
```
以上代码中,我们首先随机生成一个中心点坐标,然后随机选取一个图片作为背景图片,将其他3张图片拼接在一起。对于每张图片中的目标,如果目标的面积大于指定的阈值,则将其加入到mosaic图片中。最后返回mosaic图片及其对应的标注信息。
使用以上的mosaic增强函数,可以在训练过程中使用mmcv的Compose函数进行数据增强,例如:
```python
from mmdet.datasets import build_dataset
from mmdet.datasets.builder import PIPELINES
dataset = build_dataset(cfg.data.train)
mosaic_aug = PIPELINES.transforms.Compose([
PIPELINES.transforms.RandomFlip(),
PIPELINES.transforms.RandomCrop(),
PIPELINES.transforms.Resize(),
mosaic_augmentation,
PIPELINES.transforms.Normalize()
])
dataset.pipeline.transforms.insert(2, mosaic_aug)
```
以上代码中,我们将mosaic增强函数插入到数据增强的pipeline中,使其能够在训练过程中被调用。