YOLOv3-Ultralytics作为YOLO系列的一个分支,通过改进和优化算法,使得其在速度和精度上都达到了很高的水平。然而,对于追求更高性能的研究者和开发者来说,如何进一步改进YOLOv3-Ultralytics仍然是一个值得探讨的问题。 本文将从以下几个方面介绍如何对YOLOv3-Ultralytics进行进阶优化: 一、Mosaic图像增强 Mosaic数据增强...
Yolov4的mosaic数据增强参考了CutMix数据增强方式, 是CutMix数据增强方法的改进版。不同于一般的数据增强的方式是对一张图片进行扭曲、翻转、色域变化,CutMix数据增强方式是对两张图片进行拼接变为一张新的图片,然后将拼接好了的图片传入到神经网络中去学习,如下图。 CutMix的处理方式比较简单,对一对图片做操作,简单讲...
mosaic增强的原理一张图就可以解释: 1.1 图的注释 首先高亮区域(红色实线框)就是最后产生的mosaic图片(即4张图片拼凑而成),高亮区域尺寸为2048*2048,而花朵图片的尺寸为1024*1024(每个任务的尺寸不一致,但是倍数关系一致),即高亮区域以中心点为4张图片的交汇点,那么刚好能够填装4个图片。 黄色虚线框是代码中规定了...
iflen(mosaic_labels):# 将bbox超出画布部分变为画布边缘mosaic_labels = np.concatenate(mosaic_labels,0) np.clip(mosaic_labels[:,0],0,2* input_w, out=mosaic_labels[:,0]) np.clip(mosaic_labels[:,1],0,2* input_h, out=mosaic_labels[:,1]) np.clip(mosaic_labels[:,2],0,2* input_...
defload_mosaic(self,index):# YOLOv5马赛克数据增强,它将四张不同的图像拼接成一张大图像以增加场景的复杂性和多样性labels4,segments4=[],[]#初始化列表,存储拼接后图像的标签和分割信息s=self.img_size#定义拼接后图像的大小,如设置s=640# 计算马赛克图像中心点的坐标,self.mosaic_border=[-img_size//2,...
Yolov5中的Mosaic源代码分析 Yolov5的Mosaic原理 若干关键问题 代码和公式原理解释 Yolov5的Mosaic原理 文字上的解释就是,为了提升处理的便捷性,将一个2倍的自定义img_size随机分为4个部分,分别为左上角\右上角\左下角\右下角.mosaic后的图的各个区域分别按照对角对称关系从原始图片中截取对应打下,如下图所示....
CutMix和Mosaic:将多张图像拼接和混合,为模型提供更丰富的上下文信息。 这些增强操作能显著提升模型对真实场景的适应能力,使其在复杂的环境中也能保持高效的检测性能。 YOLOv8中强数据增强的具体实现 在YOLOv8的训练过程中,用户可以通过配置文件(data.yaml)轻松启用和调整各种数据增强策略。例如,通过设置翻转、缩放和颜...
Yolov4的mosaic数据增强参考了CutMix数据增强方式, 是CutMix数据增强方法的改进版。不同于一般的数据增强的方式是对一张图片进行扭曲、翻转、色域变化,CutMix数据增强方式是对两张图片进行拼接变为一张新的图片,然后将拼接好了的图片传入到神经网络中去学习,如下图。
Yolov4的mosaic数据增强参考了CutMix数据增强方式, 是CutMix数据增强方法的改进版。不同于一般的数据增强的方式是对一张图片进行扭曲、翻转、色域变化,CutMix数据增强方式是对两张图片进行拼接变为一张新的图片,然后将拼接好了的图片传入到神经网络中去学习,如下图。
Mosaic 源码分析 下⾯根据yolox源码进⾏分析：yolox想法是先⽣成⼀个Dataset类，然后根据这个类可以进⾏iterater，故写了⼀个pull_item函数。基于以上，然后可以定义到MosaicDetection类 class MosaicDetection(Dataset):"""Detection dataset wrapper that performs mixup for normal dataset."""def __init__...