Copy-Paste-Augmenter：一个用于复制粘贴增强的库

复制粘贴增强器 根据我们的基准测试和某些其他论文，将类的实例复制粘贴到图像中有助于提高检测和分割网络的性能。 我们在 Cityscapes 上运行语义分割，结果如下所示。 我们使用 DeepLabV3 和 ResNet101 主干，该主干在 COCO train2017 上进行了预训练。 我们切换 Cityscapes 分割，使用 500 张图像进行训练，使用 2975 张图像进行验证。 如果我们为每个图像增加 1 个实例，我们将在训练集中引入该类的 500 个以上实例。 如果我们为每个图像添加 2 个，则增加 1000 个实例，依此类推。 我们可以使用 4 种增强： 适当的缩放和适当的放置 适当的缩放和随机放置 随机缩放和适当放置 随机缩放和随机放置 在我们开始增强之前，我们需要将实例复制到图像中。 如果我们想将People到图像中，我们为 people 运行class_extr