在这里插入图片描述 1.1 Mosaic数据增强 Yolov5的输入端采用了和Yolov4一样的Mosaic数据增强的方式。 Mosaic数据增强提出的作者也是来自Yolov5团队的成员,不过,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接,对于小目标的检测效果还是很不错的。 在这里插入图片描述 4张图片拼接 随机缩放 随机裁剪 随机排布 算法优点: 丰...
(1)输入端 Mosaic数据扩增:将四张不同的训练图像随机拼接在一起,形成一张马赛克图像。这种方式可以帮助模型学习并适应不同的场景、目标形状和尺度变化。 自适应锚框计算:引入了自适应锚框计算的机制,旨在更好地适应各种目标的尺寸和长宽比例变化。 初始锚框定义:首先,根据训练集的标注框,选择初始的锚框。可以使用一...
mosaic增强被认为是在传统增强算法最能提升模型性能的增强手段之一,因此研究了一下如何在已有数据集和标注情况下通过这个增强扩充自己的数据集,数据集扩展后,自动生成图片和对应标注,这样无需重新标注大大加快数据集集成能力。因此我实现了这个功能,而且效果很不错。 【效果展示】 标注情况: 【使用方法】 安装好opencv-...
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_...
是对4张原始图像进行拼接,获得一张新图像和在新图像上的标签框。Mosaic数据增强的步骤为: (1)随机产生拼接中心点坐标,中心点坐标范围为img_size/2~3img_size/2; (2)选择4张图像,依次放置在新图像的左上方、右上方、左下方、右下方,并计算原始图像在新图像上的坐标以及截取的原始图像坐标,新图像大小为[2×im...
YOLOv5Lite的输入端采用了和YOLOv5、YOLOv4一样的Mosaic数据增强的方式。其实Mosaic数据增强的作者也是来自YOLOv5团队的成员,不过,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接,对于小目标的检测效果还是很不错的。 为什么要进行Mosaic数据增强呢? 在平时训练模型时,一般来说小目标的AP比中目标和大目标低很多。而Coco数...
使用新特性:WRC、CSP、CmBN、SAT、Mish 激活函数、Mosaic数据增强、CmBN、DropBlock正则化、CIoU损失,结合这些技巧实现先进的结果。 实现结果 在Tesla V100上,MS COCO数据集以65 FPS的实时速度达到43.5 % AP( 65.7 % AP50 )。 一、 Introduction—简介
Mosaic 是一种新的数据增强方法 应用一些增强的类型 修改的SAM 修改的PAN Scaled YOLOv4 在关于v4的第一篇发布六个月后,作者又发布了另一篇论文,在其中他们发布了扩展网络架构的机制。该机制不仅包括对输入分辨率、网络宽度和深度的缩放,还包括对网络结构本身的缩放。 虚线仅表示模型推理的延迟时间,实线包括...
一,Mosaic数据增强(https://zhuanlan.zhihu.com/p/143747206) Yolov4/5中使用的Mosaic是参考2019年底提出的CutMix数据增强的方式,但CutMix只使用了两张图片进行拼接,而Mosaic数据增强则采用了4张图片,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接。 这里首先要了解为什么要进行Mosaic数据增强呢?
1、Mosaic数据增强 YOLOv5 Lite的输入端采用了和YOLOv5、YOLOv4一样的Mosaic数据增强的方式。其实Mosaic数据增强的作者也是来自YOLOv5团队的成员,不过,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接,对于小目标的检测效果还是很不错的。 为什么要进行Mosaic数据增强呢?