简介: 数据增强 学习到空间的不变形,像素级别的不变形特征都有限,利用平移,缩放,旋转,改变色调值等方法,让模型见过各种类型的数据,提高模型在测试数据上的判别力 主干目录:【YOLOV5-6.x 版本讲解】整体项目代码注释导航现在YOLOV5已经更新到6.X版本,现在网上很多还停留在5.X的源码注释上,因此特开一贴传承开源...
下图是使用CutMix方法对常见的数据集进行数据增强的表现,可以看到有明显的提升。 Mosaic数据增强方法 mosaic数据增强则利用了四张图片,对四张图片进行拼接,每一张图片都有其对应的框框,将四张图片拼接之后就获得一张新的图片,同时也获得这张图片对应的框框,然后我们将这样一张新的图片传入到神经网络当中去学习,相当于一...
2 YOLO数据增强的方法 2.1 rectangular 2.1.1 含义 同个batch里做rectangle宽高等比变换, 加快训练 ,对于多余的黑边做到最小,实现降低计算量。 2.1.2 图解 2.1.3 代码 # 文件位置:utils/datasets.py # 6、为Rectangular Training作准备:即减少大小不同图片处理时,对于多余的黑边做到最小,实现降低计算量 # 这...