我们提出了一种名为BackMix的增强方法,通过随机选择其他样本的背景,减少背景对结果的影响,提高模型泛化能力。即使只有5%的标签,BackMix在半监督学习中也表现出色。我们还引入了wBackMix损失加权机制,增强样本的贡献。实验显示,BackMix在分类准确性、区域关注度和泛化能力上有显著提升。
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