Что такое CopyPaste augmentation?

CopyPaste augmentation — это метод аугментации данных в задачах компьютерного зрения, особенно в задачах детекции объектов. Он заключается в том, что объекты (например, вырезанные из изображений) копируются и вставляются (pasted) в другие изображения для увеличения разнообразия обучающего набора данных.

Основная идея:

• Вырезать объекты с масками из исходных изображений.
• Вставить эти объекты в новые фоновые изображения в случайных позициях.
• Обновить аннотации (bounding boxes, маски) соответственно.

Это помогает модели лучше обобщать, улучшает устойчивость к различным фонам и композициям, а также увеличивает количество примеров с редкими объектами.

Пример использования: в задаче детекции автомобилей можно вырезать машину из одного изображения и вставить её в другое, создавая новые обучающие примеры без необходимости собирать дополнительные данные.