关于数据集的问题

[JiangFHao]

在0.3到0.9的较大p范围内，我们都获得了出色的结果，其结果为38.0％至38.3％。 当概率p为0.7时，我们将获得最佳结果 -----论文原话 第一个问题： 请问p的定义是什么？ 我理解的意思是带mask图片占训练图片的比例。 第二个问题： p取不同值的时候，训练样本的个数是不变的吗？ 或者说：不同的p，不带mask的图片个数是原始数据集图片的个数还是(1-p)乘以原始数据集图片的个数

[akuxcw]

1. p 是对图片实行GridMask的概率，就是一张图片有p的概率实行GridMask，1-p的概率保持不变。你的理解应该是正确的。
2. 训练样本的数量是保持不变的，这个是为了对比更加公平，根据p来增加图片或许会有更好的结果。

[JiangFHao]

非常感谢你的回答。 另外请教一下，关于p的实现问题，我有两个猜想 1.采用的抽样方式（随机抽样、等距抽样等等） 2.0-1均匀分布中取一个数，然后与p比较大小来决定是否采取GridMask？

[akuxcw]

我们是用你说的第二种实现的，具体代码里有体现https://github.com/Jia-Research-Lab/GridMask/blob/master/detection_grid/maskrcnn_benchmark/data/transforms/grid.py#L22-L23