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+++ b/docs/zh_cn/advanced_guides/data_flow.md
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+# 混合类图片数据增强更新
+
+混合类图片数据增强是指类似 Mosaic 和 MixUp 一样，在运行过程中需要获取多张图片的标注信息进行融合。 在 OpenMMLab 数据增强 pipeline 中一般是获取不到数据集其他索引的。 为了实现上述功能，在 MMDetection 复现的 YOLOX 中提出了 [MultiImageMixDataset](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/mmdet/datasets/dataset_wrappers.py#L338) 数据集包装器的概念。
+
+`MultiImageMixDataset` 数据集包装器会传入一个包括 `Mosaic` 和 `RandAffine` 等数据增强，而 `CocoDataset` 中也需要传入一个包括图片和标注加载的 `pipeline` 。通过这种方式就可以快速的实现混合类数据增强。其配置用法如下所示：
+
+```python
+train_pipeline = [
+    dict(type='Mosaic', img_scale=img_scale, pad_val=114.0),
+    dict(
+        type='RandomAffine',
+        scaling_ratio_range=(0.1, 2),
+        border=(-img_scale[0] // 2, -img_scale[1] // 2)),
+    dict(
+        type='MixUp',
+        img_scale=img_scale,
+        ratio_range=(0.8, 1.6),
+        pad_val=114.0),
+    ...
+]
+train_dataset = dict(
+    # use MultiImageMixDataset wrapper to support mosaic and mixup
+    type='MultiImageMixDataset',
+    dataset=dict(
+        type='CocoDataset',
+        pipeline=[
+            dict(type='LoadImageFromFile'),
+            dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True)
+        ]),
+    pipeline=train_pipeline)
+
+```
+
+但是上述实现起来会有一个缺点：对于不熟悉 MMDetection 的用户来说，其经常会忘记 Mosaic 必须要和 `MultiImageMixDataset` 配合使用，而且这样会加大复杂度和理解难度。
+
+为了解决这个问题，在 MMYOLO 中进一步进行了简化。直接让 `pipeline` 获取到 `dataset` 对象，此时就可以将 `Mosaic` 等混合类数据增强的实现和使用随机翻转的操作一样，不再需要数据集包装器。新的配置写法为：
+
+```python
+pre_transform = [
+    dict(type='LoadImageFromFile'),
+    dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True)
+]
+train_pipeline = [
+    *pre_transform,
+    dict(
+        type='Mosaic',
+        img_scale=img_scale,
+        pad_val=114.0,
+        pre_transform=pre_transform),
+    dict(
+        type='mmdet.RandomAffine',
+        scaling_ratio_range=(0.1, 2),
+        border=(-img_scale[0] // 2, -img_scale[1] // 2)),
+    dict(
+        type='YOLOXMixUp',
+        img_scale=img_scale,
+        ratio_range=(0.8, 1.6),
+        pad_val=114.0,
+        pre_transform=pre_transform),
+    ...
+]
+```
+
+一个稍微复杂点的包括 MixUp的 YOLOv5-m 配置如下所示：
+
+```python
+mosaic_affine_pipeline = [
+    dict(
+        type='Mosaic',
+        img_scale=img_scale,
+        pad_val=114.0,
+        pre_transform=pre_transform),
+    dict(
+        type='YOLOv5RandomAffine',
+        max_rotate_degree=0.0,
+        max_shear_degree=0.0,
+        scaling_ratio_range=(1 - affine_scale, 1 + affine_scale),
+        border=(-img_scale[0] // 2, -img_scale[1] // 2),
+        border_val=(114, 114, 114))
+]
+
+# enable mixup
+train_pipeline = [
+    *pre_transform, *mosaic_affine_pipeline,
+    dict(
+        type='YOLOv5MixUp',
+        prob=0.1,
+        pre_transform=[*pre_transform, *mosaic_affine_pipeline]),
+    dict(
+        type='mmdet.Albu',
+        transforms=albu_train_transforms,
+        bbox_params=dict(
+            type='BboxParams',
+            format='pascal_voc',
+            label_fields=['gt_bboxes_labels', 'gt_ignore_flags']),
+        keymap={
+            'img': 'image',
+            'gt_bboxes': 'bboxes'
+        }),
+    dict(type='YOLOv5HSVRandomAug'),
+    dict(type='mmdet.RandomFlip', prob=0.5),
+    dict(
+        type='mmdet.PackDetInputs',
+        meta_keys=('img_id', 'img_path', 'ori_shape', 'img_shape', 'flip',
+                   'flip_direction'))
+]
+```
+
+其实现过程非常简单，只需要在 Dataset 中将本身对象传给 pipeline 即可，具体代码如下：
+
+```python
+def prepare_data(self, idx) -> Any:
+   """Pass the dataset to the pipeline during training to support mixed
+   data augmentation, such as Mosaic and MixUp."""
+   if self.test_mode is False:
+        data_info = self.get_data_info(idx)
+        data_info['dataset'] = self
+        return self.pipeline(data_info)
+    else:
+        return super().prepare_data(idx)
+```