应用数据增强技术:在预处理图像的过程中,根据数据增强参数应用相应的数据增强技术。例如,使用albumentations库中的函数对图像进行模糊、翻转、HSV变换等处理。 以下是一个简化的代码示例,展示了如何在YOLOv5中实现数据增强: python import random import numpy as np import albumentations as A from PIL import Image #...
YOLOv5通过augment_hsv()函数实现对640*640*3的图片数据增强,不需要对标签坐标进行调整,代码实现如下: # HSV数据增强defaugment_hsv(img,hgain=0.015,sgain=0.7,vgain=0.4):r=np.random.uniform(-1,1,3)*[hgain,sgain,vgain]+1# random gainshue,sat,val=cv2.split(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2H...
Yolo 5使用hsv增强的目的是令模型在训练过程中看到的数据更加的多样,而通过HSV增强获得的”多样性“也可以从3个角度来说: 1.色调(Hue)多样:通过随机地调整色调可以模拟不同颜色风格的输入图像,比如不同滤镜,不同颜色光照等场景下的图像,从而提升模型在这些场景下的泛化能力; 2.饱和度(Saturation)多样:通过随机调整...
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 ...
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...
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。它的来源是...
【YOLOv5】数据增强Mosaic,把Mosaic3变成Mosaic9 厚积薄发的一年---用Jetson Nano实现入侵检测的项目分享 【YOLO系列】快速部署YOLOv5(Windows) 目录 1. Mosaic 2.Copy paste数据增强 3.Random affine 4.MixUp 5.Albumentations, 6.Augment HSV(Hue, Saturation, Value) 7.Random horizontal flip领...
HSV-Value augmentation (fraction), 曝光度 2.2.2 图解效果2.2.3 代码# 调用函数的文件位置:文件位置:utils/datasets.py # 色域空间增强Augment colorspace:H色调、S饱和度、V亮度 # 通过一些随机值改变hsv,实现数据增强 augment_hsv(img, hgain=hyp['hsv_h'], sgain=hyp['hsv_s'], vgain=hyp['hsv_...
YOLOv5 中使用的数据增强比较多,包括: Mosaic 马赛克 RandomAffine 随机仿射变换 MixUp 图像模糊等采用Python的 albumentations库实现的变换 HSV 颜色空间增强 随机水平翻转 其中Mosaic 数据增强概率为 1,表示一定会触发,而对于 small 和 nano 两个版本的模型不使用 MixUp,其他的 l/m/x 系列模型则采用了 0.1 的概率...