Quels types d'augmentations sont spécifiques à la détection (mosaic, mixup) ?

Pour les tâches de détection d’objets, les types d’augmentations suivants sont spécifiques:

• Mosaic : combinaison de plusieurs images (généralement 4) en une seule, ce qui permet au modèle de voir des objets dans différents contextes et échelles. Cela améliore la capacité de généralisation du modèle et aide à mieux reconnaître les objets dans des scènes complexes.

• Mixup : mélange de deux images et de leurs annotations avec un coefficient déterminé, ce qui aide le modèle à être plus résistant au bruit et à améliorer la généralisation.

Ces méthodes diffèrent des augmentations classiques (rotations, réflexions, etc.) en ce qu’elles combinent plusieurs images, ce qui est particulièrement utile pour la détection, où il est important de prendre en compte la diversité de la disposition et de la combinaison des objets.