整个YOLOX源码的学习一定要按照以下顺序才能整体串起来：Backbone->FPN->Head->->数据读入源码->数据增强源码->loss计算源码->simOTA源码->demo.py脚本->train.py脚本。而该系列博文也遵循该顺序来逐行分析代码。注意是逐行，包括python语法，tensor维度和逐行代码的作用及应用。其实网络结构本没有任何神秘的地方，都是一些模块堆叠起来的，你完全可以没有任何理由的修改任何一个模块。看完这个系列后自己完全可以随便的去对任何网络结构做手脚，而不仅仅局限于一个调参者。
本篇讲的是YOLOX中的mixup数据增强。其过程就是将两张图缩放，翻转或mosaic数据增强后按一定比例混合，同时将gtbox进行混合。代码只有六七十行，是这个系列最简单的一节。
将YOLOX中mixup增强的代码定位到yolox\data\datasets\mosaicdetection.py的mixup()方法，该方法中，origin_img参数代表mosaic增强后的图像，origin_labels参数代表mosaic增强后的标签，input_dim参数代表预设的输入尺寸，如(640, 640)。