mixup: 0.0- 图像 Mixup(概率),将多张图像融合,增强数据的多样性。 copy_paste: 0.0- 复制粘贴增强(概率),将图像中的某些部分复制并粘贴到其他图像中,增强样本的多样性。 copy_paste_mode: "flip"- 复制粘贴的方式,可以选择翻转、Mixup 等增强方法。 auto_augment: randaugment- 自动增强策略,用于分类任务,可...
ultralytics\cfg\default.yaml文件。 # Ultralytics YOLO 馃殌, AGPL-3.0 license# 默认的训练设置和超参数,用于中等增强的 COCO 训练task: detect# (str) YOLO 任务,例如检测、分割、分类、姿态mode: train# (str) YOLO 模式,例如训练、验证、预测、导出、跟踪、基准测试# 训练设置 ---model:# (str, opt...
1 厨余垃圾-冰激凌 2 厨余垃圾-冰糖葫芦 3 厨余垃圾-饼干 4 厨余垃圾-菠萝 5 厨余垃圾-菠萝蜜 6 厨余垃圾-菜根菜叶 7 厨余垃圾-残渣剩饭 8 厨余垃圾-草莓 9 厨余垃圾-茶叶 10 厨余垃圾-肠 11 厨余垃圾-橙子 12 厨余垃圾-蛋 13 厨余垃圾-蛋糕 14 厨余垃圾-蛋挞 15 厨余垃圾-地瓜 16 厨余垃圾-豆 17 ...
假设训练 epoch 是 500,其示意图如下所示: 考虑到不同模型应该采用的数据增强强度不一样,因此对于不同大小模型,有部分超参会进行修改,典型的如大模型会开启 MixUp 和 CopyPaste。数据增强后典型效果如下所示: 5.训练策略 Section Name YOLOv8 的训练策略和 YOLOv5 没有啥区别,最大区别就是模型的训练总 epoch ...
Yolo11是Ultralytics推出的新一代计算机视觉模型,为YOLO家族树立了新的里程碑。它在对象检测、实例分割、图像分类、姿势估计、定向物体检测和对象跟踪等计算机视觉任务上展现了卓越的性能和准确性,相较于YOLOv8有了显著提升。
考虑到不同模型应该采用的数据增强强度不一样,因此对于不同大小模型,有部分超参会进行修改,典型的如大模型会开启 MixUp 和 CopyPaste。数据增强后典型效果如下所示: 5.训练策略 Section Name YOLOv8 的训练策略和 YOLOv5 没有啥区别,最大区别就是模型的训练总 epoch 数从 300 提升到了 500,这也导致训练时间急...
2020年6月10日,Ultralytics在github上正式发布了YOLOv5。YOLO系列可以说是单机目标检测框架中的潮流前线了,YOLOv5并不是一个单独的模型,而是一个模型家族,包括了YOLOv5s(最小)、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x(最大)。目前v6.0版本又新增一层YOLOv5n模型,...
2. Copy paste数据增强 中文名叫复制粘贴大法,将部分目标随机的粘贴到图片中,前提是数据要有segments数据才行,即每个目标的实例分割信息。下面是Copy paste原论文中的示意图。 操作示例 实现代码 def copy_paste(im, labels, segments, p=0.5):# Implement Copy-Paste augmentation https://arxiv.org/abs/2012.07...
{ 'agnostic_nms': False, 'amp': True, 'augment': False, 'auto_augment': 'randaugment', 'batch': 64, 'bgr': 0.0, 'box': 7.5, 'cache': False, 'cfg': None, 'classes': None, 'close_mosaic': 10, 'cls': 0.5, 'conf': None, 'copy_paste': 0.15, 'copy_paste_mode': 'flip...
(bool) 如果mode='train',则进行矩形训练,如果mode='val',则进行矩形验证cos_lr=False,#(bool) 使用余弦学习率调度器close_mosaic=0,#(int) 在最后几个周期禁用马赛克增强resume=False,#(bool) 从上一个检查点恢复训练amp=True,#(bool) 自动混合精度(AMP)训练,选择=[True, False],True运行AMP检查fraction...