JunlinHan / YOCO

Code for You Only Cut Once: Boosting Data Augmentation with a Single Cut, ICML 2022.
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Same data augmentation but different instance #7

Closed qsunyuan closed 1 year ago

qsunyuan commented 1 year ago

很有意思的工作,简单有效!

一个小疑惑,为什么要都是采用相同(same type)的数据增强方法用于两个cuts呢?看了下ablation,似乎是关于位置的和cuts数目的消融实验。

会不会不同的cuts用不同的数据增强更好呢?

比如说:一部分颜色变换,另一部分旋转反转。

JunlinHan commented 1 year ago

Hello, 谢谢对我们工作的关注!

为什么要都是采用相同(same type)的数据增强方法用于两个cuts呢? -> 这篇文章主要的关注点是,对于一个augmentation,应该做在image level还是local level,故没有深入多个augmentation混合使用的情况。

会不会不同的cuts用不同的数据增强更好呢? -> 是的,这是非常有可能的,有一篇patch autoaugment有做这个思路,请查看: https://arxiv.org/pdf/2103.11099.pdf

希望有帮助!