KalelPark's LAB

ComputerVision task에서는 Model의 성능을 올리기 위해, Image에 여러가지 Data Augmentation 기법들이 제안됩니다. 이미지를 자르거나, 다른 이미지와 겹치게 함으로써 Image의 덜 중요한 부분까지 focusing하거나, Image의 덜 중요한 부분을 dropout 하도록 합니다. 최근 여러 논문에서는 CutMix, Cutblur, Mixup 등이 소개되고 있는데, 이러한 data augmentation을 만들기 이전에, 기본적으로 이미지를 Patch로 생성한 후, Patch를 섞는 코드를 구현해보도록 하겠습니다. * 예시 Img import random from PIL import Image import torch from torchvision import datase..