Какие виды аугментаций специфичны для детекции (mosaic, mixup)?

Для задач детекции объектов специфичны следующие виды аугментаций:

• Mosaic: объединение нескольких изображений (обычно 4) в одно, что позволяет модели видеть объекты в разных контекстах и масштабах. Это улучшает обобщающую способность модели и помогает лучше распознавать объекты в сложных сценах.

• Mixup: смешивание двух изображений и их аннотаций с определённым коэффициентом, что помогает модели быть более устойчивой к шуму и улучшает обобщение.

Эти методы отличаются от классических аугментаций (повороты, отражения и т.д.) тем, что они комбинируют несколько изображений, что особенно полезно для детекции, где важно учитывать разнообразие расположения и сочетания объектов.