yolov5中的Mosaic数据增强

Mosaic数据增强是YOLO-V4论文中提出的一种新的混合4幅图像的数据增强方法，该方法参考了CutMix只混合了2个输入图像的方法。在YOLO-V5中，Mosaic数据增强被用于增加batch_size的大小，从而提高模型的训练效果。具体实现方式是将4张图像随机拼接成一张大图像，然后将大图像分割成4个小图像，分别对应原来的4张图像。在训练过程中，每个小图像都会被分别送入模型进行训练。这种方法可以增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。