整個系列包括：Demo原始碼逐行講解->train腳本原始碼逐行講解->backbone原始碼逐行講解->FPN原始碼逐行講解->Head原始碼逐行講解->loss計算原始碼逐行講解->資料加載原始碼逐行講解->資料增強原始碼逐行講解->simOTA原始碼逐行講解，保證逐行，注意是逐行，包括python語法，tensor維度和逐行代碼的作用及應用，其實網路結構本沒有任何神秘的地方，都是一些模塊堆疊起來的，你完全可以沒有任何理由的修改任何一個模塊，看完這個系列后自己完全可以隨便的去對任何網路結構做手腳，而不僅僅局限于一個調參者，
本篇講的是YOLOX中的mosaic資料增強，大多還是opencv的操作，
下圖就是一個mosaic增強后的效果圖，可以看出：該影像由四張影像拼接，且每張影像都有一定的仿射變換(旋轉、平移、resize等)，
我們打開yolox\data\datasets\mosaicdetection.py，從下圖所示的地方開始：
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標籤：AI
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