最近在使用yolo。在mosaic增强时，发现了一些问题，这些问题可能严重影响训练。正准备提bug，记录一下。在我的场景中，根据yolo展示的训练截图，大约每9张就会出现一个严重错误。
由于我的目标是"斜跨标注框对角线"的，因此当某些标注框被截取的时候，非常有可能把标注框中，完全不含目标物的区域截出来，严重干扰模型训练。
问题分析
原始图像如下，标注比较合理，识别目标是绝缘子。
马赛克增强后的效果如下（我选了一个还能看懂的，实际情况中，有非常多特别离谱的错误）。可以看到，右下角的0标签，出现了明显的问题，比真实目标宽了很多，应该会影响到模型的训练。
类似的问题还包括，下图的情况，目标被剪裁到的只剩下了一个非常小的角，根本无法识别。类似的情况也比较多。
问题解决
当关闭马赛克后，类似的情况就少了很多（几乎没有），因此应该是马赛克过于粗暴了。
由于我的目标是斜跨标注框对角线的，因此在马赛克截取的时候，需要重新根据对角线位置计算新的坐标框（计算截取位置与对角线的交点）。
或者在我的场景下，不要使用mosaic增强，或者保证马赛克增强的时候，把某些特殊类别的坐标框完整的保留。
或者少用一些马赛克，提前关闭马赛克，但是未关闭的时候，造成的模型误会和训练浪费，恐怕难以纠正。
或者当马赛克将某个目标截取了超过50%面积的时候，自动将目标剩余的部分涂黑。
原始图像
