在YOLOv5中使用[Mosic]+[copy_paste]+[RandomPerspective]+[MixUp]+[Augmenthsv]+[Filpupdown+Filpleftright]组合,其中超参数都在hys中定义。 简单来说,仿射变换就是:线性变换+平移,使得原形状不会产生形变的理想物体。 而在目标检测的数据增强里是一系列的原子线性变换的复合来实现的,主要包括:中心(Center)、视...
就是将两张图片按照一定的透明度融合在一起。 5. HSV(Augment HSV(Hue, Saturation, Value))随机增强图像 随机调整色度,饱和度以及明度。 6.Random horizontal flip随机水平翻转 随机上下左右的水平翻转 7. Cutout数据增强 Cutout是一种新的正则化方法。训练时随机把图片的一...
主要是做些滤波、直方图均衡化以及改变图片质量等等,我看代码里写的只有安装了albumentations包才会启用,但在项目的requirements.txt文件中albumentations包是被注释掉了的,所以默认不启用。 6.Augment HSV(Hue, Saturation, Value) 随机调整色度,饱和度以及明度。 7.Random horizontal flip 随机水平翻转...
就是将两张图片按照一定的透明度融合在一起。 5. HSV(Augment HSV(Hue, Saturation, Value))随机增强图像 随机调整色度,饱和度以及明度。 6.Random horizontal flip随机水平翻转 随机上下左右的水平翻转 7. Cutout数据增强 Cutout是一种新的正则化方法。训练时随机把图片的一部分减掉,这样能提高模型的鲁棒性。它的...
Augment HSV(Hue, Saturation, Value),随机调整色度,饱和度以及明度。 Random horizontal flip,随机水平翻转 3 训练策略 在YOLOv5源码中使用到了很多训练的策略,这里简单总结几个我注意到的点,还有些没注意到的请大家自己看下源码: Multi-scale training(0.5~1.5x),多尺度训练,假设设置输入图片的大小为640 × 640...
HSV增强在目标检测模型的训练中是非常常用的方法,它在不破坏图像中关键信息的前提下提高了数据集的丰富程度,且计算成本很低,是很实用的数据增强方法。 Yolov5中的augment_hsv实现 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 def augment_hsv(im, hgain=0.5, sgain=0.5, vgain=0.5): # HSV color-space ...
Augment HSV(Hue, Saturation, Value),随机调整色度,饱和度以及明度。 Random horizontal flip,随机水平翻转 3 训练策略 在YOLOv5源码中使用到了很多训练的策略,这里简单总结几个我注意到的点,还有些没注意到的请大家自己看下源码: Multi-scale training(0.5~1.5x),多尺度训练,假设设置输入图片的大小为640 × 640...
Mosaic数据增强的主要步骤为:1. Mosaic 2.Copy paste 3.Random affine(Scale, Translation and Shear) 4.Mixup 5.Albumentations 6. Augment HSV(Hue, Saturation, Value) 7. Random horizontal flip. 采用Mosaic数据增强的方式有几个优点:1.丰富数据集:随机使用4张图像,随机缩放后随机拼接,增加很多小目标,大大丰...
augment_hsv(img, hgain=hyp['hsv_h'], sgain=hyp['hsv_s'], vgain=hyp['hsv_v']) nL = len(labels) # 标注文件个数 if nL: #将 xyxy 格式转化为 xywh 格式 labels[:, 1:5] = xyxy2xywh(labels[:, 1:5]) # 归一化到0-1之间 ...
5. HSV随机增强图像 随机增强图像HSV在 数据增强 | 旋转、平移、缩放、错切、HSV增强 这篇文章中也有介绍到。不过在yolov5中,这里默认是注释掉不使用的。 操作示例 实现代码 def augment_hsv(im, hgain=0.5, sgain=0.5, vgain=0.5):# HSV color-space augmentationif hgain or sgain or vgain:r = np...