介绍

1.Mixup

是一种运用在计算机视觉中的对图像进行混类增强的算法，它可以将不同类之间的图像进行混合，从而扩充训练数据集。
论文：https://arxiv.org/abs/1710.09412
源码：https://github.com/facebookresearch/mixup-cifar10

mixup就是选两个不同batch的样本按照一定的权重合成一个新的样本和标签

使用方法

from timm.data import Mixup

samples = samples.to(device, non_blocking=True)
targets = targets.to(device, non_blocking=True)
if mixup_fn is not None:
        samples, targets = Mixup(samples, targets)

2.Cutmix

Cutmix思想借鉴于mixup,不过CutMix不是从两个样本间进行样本插值，而是从图像的空间角度考虑，把一种图片上的某个区域的随机矩形框裁剪拼接到另一张图片上，标签的处理和mixup是一样的，都是按照新样本中两个样本所占的比例来进行混合标签计算的。

from timm.data import Cutmix

samples = samples.to(device, non_blocking=True)
targets = targets.to(device, non_blocking=True)
if mixup_fn is not None:
        samples, targets = Cutmix(samples, targets)