yolov4-masaic数据增强方法
原文链接：Mosaic数据增强_Alex-CSDN博客_mosaic数据增强
原理：Mosaic数据增强方式简单来说就是把4张图片，通过随机缩放、随机裁减、随机排布的方式进行拼接。根据论文的说法，优点是丰富了检测物体的背景和小目标，并且在计算Batch Normalization的时候一次会计算四张图片的数据，使得mini-batch大小不需要很大，一个GPU就可以达到比较好的效果。
流程图：
优点：
丰富数据集：随机使用4张图片，随机缩放，再随机分布进行拼接，大大丰富了检测数据集，特别是随机缩放增加了很多小目标，让网络的鲁棒性更好
减少GPU：直接计算4张图片的数据，使得Mini-batch大小并不需要很大，一个GPU就可以达到比较好的效果
缺点：
如果我们的数据集本身就有很多的小目标，那么Mosaic数据增强会导致本来较小的目标变得更小，导致模型的泛化能力变差
