已阅： 1 场景今天在用MMPretrain跑Cifar100-LT，需要取出正类的标签，标签以(B, C)的形式传进损失函数。 Cifar100-LT有100类，各图像只有一个类别。因此，理论上标签(B, C)里只有1个正类，即标签值为99个0与1个1。 然而，观察标签值，发现出现了2个正类，一个0.3438，另一个0.6562，其余98个负类为0。成因部分数据增强会对标签进行额外处理。在本场景中，使用了MixCup与CutMix作为数据增强。