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Test-Time Augmentation
- TTA (Test Time Augmentation)是指在test过程中进行数据增强。
- 其思想非常简单，就是在评测阶段，给每个输入进行多种数据增广变换，将一个输入变成多个输入，然后再merge起来一起输出，形成一种ensemble的效果，可以用来提点。
- 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/131539596
使用了 EMA 策略平滑模型
默认采用 AMP 自动混合精度训练
Pytorch自动混合精度(AMP)训练_pytorch amp-CSDN博客
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1）在内存中用FP16做储存和乘法从而加速计算，而用FP32做累加避免舍入误差；2）weights, activations, gradients 等数据在训练中都利用FP16来存储，同时拷贝一份FP32的weights，用于更新。3）即使了混合精度训练，还是存在无法收敛的情况，原因是激活梯度的值太小，造成了下溢出（Underflow）。Loss Scale 损失扩大主要是为了解决 fp16 underflow 的问题。
损失放大的思路是：反向传播前，将损失变化手动增大2^k倍，因此反向传播时得到的中间变量（激活函数梯度）则不会溢出；反向传播后，将权重梯度缩小2^k倍，恢复正常值。
数据增强
随机水平翻转
色彩抖动（Color Jittering）是一种常见的数据增强方法，用于改变图像的色彩信息，增加数据的多样性和鲁棒性。色彩抖动可以通过在RGB通道上引入小幅度的随机扰动来实现，包括亮度、对比度、饱和度和调的变化。这样做的目的是模拟现实世界中颜色的变化，使模型对不同颜色条件下的图像更具有鲁棒性。
多尺度训练：实现多尺度训练通常涉及调整网络结构，使其能够处理不同尺度的输入。这可能包括引入多个并行的卷积层，每个层专门处理不同尺度的输入数据，或者调整池化层来适应不同尺度的特征。
随机尺寸裁剪：
MixUp： 采用配对的方式进行训练，通过混合两个甚至是多个样本的分布，同时加上对应的标签来训练。两张图以一定的比例对rgb值进行混合，同时需要模型预测出原本两张图中所有的目标。
马赛克数据增强：对四张图片进行拼接，每一张图片都有其对应的框框，将四张图片拼接之后就获得一张新的图片，同时也获得这张图片对应的框框。
cutMix：把一个物体抠出来, 粘贴到另一张图上去.
cutout：随机的将样本中的部分区域cut掉，并且填充0像素值，分类的结果不变
目标检测——YOLOX算法解读-CSDN博客