해당 방법은 Yolov4에 소개된 방법으로서 이미지 여러 장을 적절히 짜르거나 늘려서 하나의 이미지로 만드는 것을 말합니다. 이는 모델 성능을 조금이라도 더 높이기 위해 고안된 방법으로서 객체가 많이 등장하는 영상을 모델일 학습할 수 있도록 하는 것으로 CNN에서 주로 많이 사용되었습니다. 제가 이 방법을 사용하기 위해서 직접 코드를 작성하였고, 논문에 사용하려 했으나 아쉽게도 사용하지 않은 계기로 그냥블로그에 올려두려고 합니다. 깃허브에는 하나의 전체 모델에 넣어두었기에 찾기 쉽지 않을터이니 여기에 적어두도록 하겠습니다. 우선 알아두어야 할게 원래 MA or CutMix 방법은 이미지들을 다양한 크기로 짜르거나 늘려서 하나의 영상으로 만드는 작업을 취하고 있는데 저는 성능을 높이는 것이 목적이 아닌 Continual Learning의 목적으로 사용하려 했기에 모두 동일한 사이즈로 조절하고 이를 하나의 영상에 취하는 작업을 하였습니다. 우선 전체 코드를 붙여두고 각 요소별로 하나씩 ...
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원문링크 : Mosaic Augmentation, CutMix
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