随机粘贴

该文主要使用了训练集中实例分割对象复制粘贴实现训练阶段的数据增广，
随机选择两幅训练图像

随机尺度抖动缩放

随机水平翻转

随机选择一幅图像中的目标子集

粘贴在另一幅图像中随机的位置

可能有些同学看到过其他论文在使用复制粘贴术增强数据的时候对位置和尺度进行建模，使其符合这个世界的常识（这样好像更合理），但谷歌学者在论文中一再说明：不需要！乱放其实挺好！

另外，也许我们会想，目标边缘是不是要处理一下？毕竟直接放进去看起来不自然。但谷歌学者发现这个其实也没必要处理，反正他们信了一些论文处理了也没发现有提升。

总结起来就是：数据增强的结果看起来不自然，没关系！又不是给人看。

大尺度抖动

特别值得一提的是，作者除了重点强调复制粘贴要简单粗暴外，还在论文实验中发现，对于尺度抖动也不要太温柔。

大尺度抖动（Large Scale Jittering，LSJ）是相较于标准尺度抖动（standard scale jittering，SSJ）而言更为大胆的一种尺度抖动方法。在SSJ中，尺度变化的范围是0.8~ 1.25，而在LSJ中，尺度变化范围是0.1~2.0；如此大范围的抖动，会产生对比强烈的抖动效果。此外，无论LSJ还是SSJ，都使用了随机水平翻转。LSJ的最终效果如下图：

实验

ref
https://www.cnblogs.com/shuimuqingyang/p/14147785.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/338085877
https://blog.csdn.net/oYeZhou/article/details/111307717
http://nicethemes.cn/news/txtlist_i13966v.html

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