YOLOv5-7.0版本的算法中，数据增强方式采取了Mosaic方法，并且在Mosaic被采用的时候才可以调用mixup数据增强方法。那怎样可以用FMix算法替换mixup，以便使YOLOv5算法的数据增强效果更强大？
“Devil组”引证GPT后的撰写：
import torch
import numpy as np
import albumentations as A
def fmix(x, y, alpha=1.0, decay_power=3.0, shape=(416, 416), max_soft=0.3, reformulate=False):
lam, mask = sample_mask(alpha, decay_power, shape, max_soft)
index = torch.randperm(x.size()[0]).cuda()
xf = lam * x + (1 - lam) * x[index, :]
yf = lam * y + (1 - lam) * y[index, :]
if reformulate:
yf[:, 0:4] = bbox_mashup(yf[:, 0:4], y[index, :, 0:4], mask)
return xf, yf, lam
def sample_mask(alpha, decay_power, shape, max_soft):
H, W = shape
lam, mask = np.random.beta(alpha, alpha), np.zeros((H, W))
indices = np.random.choice(np.arange(H*W), int(H*W*lam), replace=False)
mask[np.unravel_index(indices, (H, W))] = 1
frequency = cv2.GaussianBlur(mask, (21, 21), 0)
frequency = (frequency - frequency.min()) / (frequency.max() - frequency.min())
frequency = (max_soft - 0.1) * frequency + 0.1
return lam, frequency
def bbox_mashup(src_bbox, dst_bbox, mask):
src_bbox[:, :2] = mask * src_bbox[:, :2] + (1 - mask) * dst_bbox[:, :2]
src_bbox[:, 2:4] = mask * src_bbox[:, 2:4] + (1 - mask) * dst_bbox[:, 2:4]
return src_bbox
class YOLOv5Dataset(torch.utils.data.Dataset):
def __init__(self, data, img_size=416, transform=None, mosaic=False, mixup=False, fmix=False):
self.img_files = []
self.label_files = []
self.img_size = img_size
self.transform = transform
self.mosaic = mosaic
self.mixup = mixup
self.fmix = fmix
for d in data:
if isinstance(d, str):
if os.path.isdir(d):
self.img_files += glob.glob(os.path.join(d, '*.jpg'))
else:
self.img_files.append(d)
else:
self.img_files.append(d[0])
self.label_files.append(d[1])
def __getitem__(self, index):
if self.mixup:
img, label = self._mixup(index)
elif self.mosaic:
img, label = self._mosaic(index)
elif self.fmix:
img, label = self._fmix(index)
else:
img, label = self._get_item(index)
if self.transform:
img, label = self.transform(img, label)
return img, label
def _get_item(self, index):
img_path = self.img_files[index]
img = cv2.imread(img_path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
h, w, _ = img.shape
label_path = self.label_files[index]
label = []
if os.path.exists(label_path):
with open(label_path, 'r') as f:
lines = f.readlines()
for line in lines:
line = line.strip()
if len(line) > 0:
class_id, x, y, w, h = line.split()
x, y, w, h = float(x), float(y), float(w), float(h)
label.append([x, y, w, h, int(class_id)])
if len(label) == 0:
label.append([-1, -1, -1, -1, -1])
label = np.array(label)
return img, label
if fmix:
x, y, lam = fmix(x, y)
小魔女参考了bing和GPT部分内容调写:
要想使用FMix算法替换mixup，首先需要在YOLOv5-7.0版本的算法中替换Mosaic方法，然后在替换Mosaic方法后，可以调用FMix数据增强方法。FMix算法和mixup算法有一定的相似之处，但FMix算法更加灵活，可以根据不同的数据集和任务，调整参数，从而提高YOLOv5算法的数据增强效果。具体来说，FMix算法可以改变图像的比例，改变图像的颜色，以及改变图像的对比度，从而更好地模拟真实世界的情况，让模型更好地拟合数据。
回答不易，记得采纳呀。
参考GPT和自己的思路：要使用FMix算法替换YOLOv5中的mixup数据增强方法，可以按照以下步骤进行：
1 首先，需要在YOLOv5的训练代码中添加FMix算法的实现代码。具体来说，可以参考FMix算法的论文或者官方代码库，将FMix算法的代码添加到YOLOv5的训练代码中。
2 然后，在训练YOLOv5时，需要设置FMix算法的相关参数，例如alpha和decay等。这些参数可以根据具体的应用场景和数据集进行调整和优化。
3 最后，在训练YOLOv5时，需要将数据集中的图像进行FMix数据增强处理。具体来说，可以使用Python和OpenCV等工具读取数据集中的图像，然后将图像进行FMix数据增强处理，最后将处理后的图像作为输入，用于训练YOLOv5模型。
4 总之，要使用FMix算法替换YOLOv5中的mixup数据增强方法，需要添加FMix算法的实现代码，设置FMix算法的相关参数，并将数据集中的图像进行FMix数据增强处理。
下面是一个使用FMix数据增强替换mixup的示例代码：
import torch
import numpy as np
from PIL import Image
def fmix(image_batch, label_batch, alpha, decay_power, size=(416, 416)):
lam, mask = sample_mask(alpha, decay_power, size)
index = torch.randperm(image_batch.shape[0])
image_a, image_b = image_batch, image_batch[index]
label_a, label_b = label_batch, label_batch[index]
image = image_a * lam + image_b * (1 - lam)
label = label_a * lam.unsqueeze(1) + label_b * (1 - lam.unsqueeze(1))
return image, label
def sample_mask(alpha, decay_power, size=(416, 416)):
shape = (size[0], size[1], 3)
lam = np.clip(np.random.beta(alpha, alpha), 0.6, 0.7)
mask = np.random.rand(*shape)
mask = np.power(mask, decay_power)
mask = np.expand_dims(mask, axis=-1)
mask = np.tile(mask, (1, 1, 3))
return lam, mask
# 读取图片并转换为张量
image = Image.open("example.jpg")
image = image.resize((416, 416))
image = np.array(image)
image = image / 255.0
image = torch.from_numpy(image).float().unsqueeze(0).permute(0, 3, 1, 2)
# 构造标签张量
label = torch.zeros((1, 3, 13, 13)) # 以3个anchor、13x13为例
# 调用FMix数据增强函数
image, label = fmix(image, label, alpha=1.0, decay_power=5.0)
# 将张量转换回图像并保存
image = image.squeeze().permute(1, 2, 0).numpy()
image = np.clip(image, 0, 1) * 255
image = Image.fromarray(image.astype('uint8'))
image.save("example_augmented.jpg")
请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行修改和调整。
该回答引用ChatGPT
在 YOLOv5-7.0 版本中，Mosaic 和 MixUp 数据增强方法的使用是相互关联的。在使用 Mosaic 数据增强方法时，可以同时启用 MixUp 数据增强方法。但是，如果你想要使用 FMix 数据增强方法，你需要进行如下的修改。
首先，在 models/yolo.py 文件中，找到 train 函数，注释掉以下代码：
# if self.augment and epoch > self.global_rank * self.hyp['mosaic']:
# self.datasets = [LoadImagesAndLabels(self.train_path, img_size=self.imgsz, augment=True,
# transforms=self.augment, # augmentations
# hyp=self.hyp, # augmentation hyperparameters
# image_weights=self.image_weights,
# cache_images=self.cache_images,
# single_cls=self.single_cls,
# mosiac=self.global_rank > 0)] # 1st img augment=False (no scaling)
# elif self.augment and epoch > 0:
# self.datasets = [LoadImagesAndLabels(self.train_path, img_size=self.imgsz, augment=True,
# transforms=self.augment, # augmentations
# hyp=self.hyp, # augmentation hyperparameters
# image_weights=self.image_weights,
# cache_images=self.cache_images,
# single_cls=self.single_cls)]
这会禁用 Mosaic 数据增强方法。接下来，需要安装 fmix 模块，它是一个 PyTorch 扩展库，提供了 FMix 数据增强方法。你可以使用以下命令来安装：
pip install fmix
然后，在 models/yolo.py 文件中，添加以下代码：
from fmix import sample_mask
class FMixCollator:
def __init__(self, alpha, decay_power=5.0, shape=(640, 640), max_soft=0.0, reformulate=False):
self.alpha = alpha
self.decay_power = decay_power
self.shape = shape
self.max_soft = max_soft
self.reformulate = reformulate
def __call__(self, batch):
from torch.utils.data._utils.collate import default_collate
from PIL import Image
import numpy as np
images, targets, paths, shapes = list(zip(*batch))
indices = np.random.choice(len(images), size=len(images), replace=False)
shuffled_images = [images[i] for i in indices]
lam, mask = sample_mask(alpha=self.alpha, decay_power=self.decay_power, shape=self.shape, max_soft=self.max_soft, reformulate=self.reformulate)
mixed_images = []
for i in range(len(images)):
img_h, img_w = images[i].shape[1:3]
# place original image
if i % 2 == 0:
x = 0
y = 0
mixed_image = images[i].copy()
else:
x = np.random.randint(0, img_w - int(self.shape[1] * lam))
y = np.random.randint(0, img_h - int(self.shape[0] * lam))
mixed_image = np.full_like(images[i], fill_value=0)
# place shuffled image
if i % 2 == 0:
mask_tensor = torch.tensor(mask, dtype=images[i].dtype, device=images[i].
else:
mask_tensor = torch.tensor(mask, dtype=images[i].dtype, device=images[i].device)
shuffled_image = shuffled_images[i - 1]
mixed_image[:, y:y + int(self.shape[0] * lam), x:x + int(self.shape[1] * lam)] = shuffled_image[:, y:y + int(self.shape[0] * lam), x:x + int(self.shape[1] * lam)]
# blend mixed and original image
mixed_image = mixed_image.astype(np.float32)
mixed_image = mixed_image * mask_tensor + images[i] * (1 - mask_tensor)
# normalize pixel values to [0, 255]
mixed_image = np.clip(mixed_image, 0, 255)
mixed_image = mixed_image.astype(np.uint8)
mixed_images.append(mixed_image)
mixed_images = default_collate(mixed_images)
targets = torch.cat(targets, dim=0)
return mixed_images, targets, paths, shapes
这个代码实现了 FMix 数据增强方法的 collate_fn，它可以用于创建 PyTorch 数据加载器。在 train.py 文件中，使用以下代码将 FMix 数据增强方法添加到数据加载器中：
if hyp.get('fmix', 0):
collator = FMixCollator(alpha=hyp['fmix'])
else:
collator = None
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(
dataset,
batch_size=batch_size,
num_workers=num_workers,
shuffle=not no_augment,
pin_memory=True,
collate_fn=collator, # use custom collate function for FMix
drop_last=not no_augment,
timeout=300,
worker_init_fn=worker_init_fn,
)
这个代码在 train.py 文件中，根据 hyp 参数的值，决定是否启用 FMix 数据增强方法。如果 fmix 参数的值大于 0，就使用 FMixCollator 类来创建自定义的 collate_fn 函数。然后将这个函数传递给 PyTorch 数据加载器的 collate_fn 参数。
最后，你需要修改 yaml 配置文件，以启用 FMix 数据增强方法。在 hyp 节点中，添加以下代码：
fmix: 0.5 # alpha value for FMix data augmentation (set to 0 to disable)
这个配置将启用 FMix 数据增强方法，并将 alpha 值设置为 0.5。你可以根据需要调整 alpha 值来控制 FMix 数据增强方法的强度。
这样，你就可以使用 FMix 数据增强方法来替换 MixUp 数据增强方法了。请注意，FMix 数据增强方法需要更长的训练时间来达到最佳效果，因为它使用了更复杂的数据增强方法。
以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
替换mixup为FMix的话，需要对代码进行相应的修改，步骤如下：
```python
!git clone https://github.com/ecs-vlc/fmix.git
!pip install -e fmix
在yolov5中，mosaic增强方法的流程如下：
（1）原始图像缩放到固定尺寸：原始图像等比例缩放，长边缩放到640，短边不作限制。注意，此阶段只是等比例缩放，向上缩放和向下缩放使用的差值方法不同，短边不进行padding到 640大小。
（2）图像拼接：先生成一个1280x1280的空矩阵，用于存储拼接后的图像；然后随机选择一个拼接点，这个拼接点的范围限定在大图中心区域[640,640]范围内（笔者试过把中心范围改得小一点，但是精度会下降）；然后依次将四张640x640的图像放在大图的左上、右上左下、右下的位置，如果超出了1280x1280的范围，则超出部分被丢弃，如果图像较小没有填充满，则填充像素114，由此构成拼接后的大图。
（3）调整groundtruth框：根据拼接后的1280x1280的大图，将640x640小图上的groundtruth坐标调整为大图上的坐标，并把超出大图边界的坐标部分舍去。
（4）随机perspective增强、截取640x640图像：官方代码采用了随机缩放、随机平移，自定义的话还可以使用随机旋转、随机剪切等。同时，这一步也将大图1280x1280调整为640x640大小，但是并没有采用reshape的方法，而是直接截取中间(640,640)的区域。
这一步很关键，之前笔者误以为mosaic增强是把1280x1280的大图缩放到640x640大小，这样一来可以增加小目标的数量，从而得出结论mosaic增强可以提高小目标检测能力。但是在看过yolov5代码后，我发现mosaic增强只是把4张等比例缩放（这种等比例缩放其它检测算法也都会做的）的图像拼接在一起、从而使送入网络的图像更加丰富，而没有增加小目标的数量。
（5）调整groundtruth框：在进行随机perspective增强后，对groundtruth框坐标也进行相应的调整，同时将调整后的面积过小的groundtruth框去掉。
（6）进行HSV颜色空间增强、上下/左右翻转、mixup增强，之后得到的图像就可以直接送入网络了。