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在看YOLOV5模型时，发现YOLOV5使用了Mosaic数据增强，但是没太理解具体这个数据增强是怎么用的，经过查阅资料，大概了解后，记录一下，这个博客里面说明了常规用法，总结一下就是通过剪裁，缩放等方法将四张图片拼接成一张图片。
然而令我疑惑的是，YOLOV5不是针对于单张图片进行目标检测的方法吗？为什么会出现四张图片呢？
根据查询，原来Mosaic数据增强方法只在训练过程中使用，针对于训练中的一个batch中的图片，对于每张图片根据选择算法选择其他三张图片，可能是在同一个batch中选择，也可能是在训练集中随机选择，然后将这四张图片拼接成一张图片，再输入到模型中进行检测，这是一个动态的过程，每张输入模型的图片都要进行一次增强。