在训练实例分割时,如何最好地对图像数据集进行增强?

我正在使用YOLACT实例分割模型来训练一组图像。数据集的规模非常小(大约20张图像)。模型无法正常收敛(当然这是因为数据集规模的问题)。我想通过添加一些增强后的图像来增加数据集的规模。我知道有各种图像增强技术和软件包,如imgaug、albumentation、opencv等,但我需要图像和标注文件(COCO JSON格式)来训练模型。

有没有一个软件包可以帮助我自动生成增强图像的标注?

或者有没有更好的方法来解决我的问题?


回答:

Simple Copy Paste 是针对实例分割相关任务的数据增强的一个强大方法。

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对于非官方的GitHub代码,请查看这里

AlbumentationTorMentor 也是数据增强的有用库。

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