pytorch--CutMix（pytorch） 用火炬实施 有关模型和规范化的其他代码，请参见 为了训练 python main.py --print_freq 32 --save_dir ./save_model/ --save_every 10 --lr 0.1 --weight_decay 1e-4 --momentum 0.9 --Epoch 500 --batch_size 128 --test_batch_size 100 --cutout False --n_masks 1 --length 16 --normalize batchnorm --alpha 1.0 --cutmix_prob 1.0 # For Cutmix 结果 SE + resnet-32 + batchnorm与SE + resnet-32 + batchnorm + cutmix之间的

CutMix增强-Keras

在ICCV 2019（口头演讲）上被接受!! CutMix：正则化策略来训练具有可本地化功能的强大分类器 CutMix正则化程序的官方Pytorch实现| | 桑，韩东云，吴成俊，桑赫俊，崔俊淑，柳永jo。 NAVER Corp.的Clova AI Research 我们的实现基于以下存储库： 抽象的 已经提出了区域辍学策略以增强卷积神经网络分类器的性能。 事实证明，它们可以有效地指导模型参加对象的较少区分性部分（例如，腿而不是人的头部），从而使网络更好地泛化并具有更好的对象定位能力。 另一方面，当前的区域丢弃方法通过覆盖黑色像素或随机噪声的补丁来去除训练图像上的信息像素。 这样的删除是不理想的，因为它会导致信息丢失和训练期间的效率低下。 因此，我们提出了CutMix增强策略：在训练图像之间剪切和粘贴补丁，其中地面真相标签也与补丁的区域成比例地混合。 通过有效利用训练像素并保留区域丢