iou_t: 0.2 # 标签与anchors的iou阈值iou training threshold anchor_t: 2.91 # 标签的长h宽w/anchor的长h_a宽w_a阈值, 即h/h_a, w/w_a都要在(1/2.91, 2.91)之间anchor-multiple threshold # anchors: 3.63 # 下面是一些数据增强的系数, 包括颜色空间和图片空间 fl_gamma: 0.0 hsv_h: 0.0138 # ...
我们需要的信息是图像宽度width、图像高度height、检测框左上角坐标xmin和ymin以及检测框右下角坐标xmax、ymax。我们运行voc_label.py便可在labels文件夹中生成YOLOv5标签文件,标签文件中每一行的数据为class, x, y, w, h,class是该物体的类别,x,y是检测框中心坐标,w,h是检测框的宽和高。voc_label.py代码:...
fl_gamma:focal loss gamma系数 hsv_h:色调Hue,增强系数 hsv_s:饱和度Saturation,增强系数 hsv_v:明度Value,增强系数 degrees:图片旋转角度 translate:图片转换 scale:图片缩放 shear:图片仿射变换 perspec:透视变换 mosaic:mosaic数据增强 mixup:mixup数据增强 由于时间和能力有限,上面的解释没有包含所有参数,读者可以...
相册 增强HSV(色相、饱和度、值) 随机水平翻转 训练策略 多尺度训练(0.5~1.5x) AutoAnchor(用于训练自定义数据) 预热和余弦LR 调度程序 EMA(指数移动平均线) 混合精度 进化超参数 3)损失函数 YOLOv5损失函数由三部分组成: Classes loss (BCE loss) Objectness loss (BCE loss) Location loss (CIoU loss) 其中...
HSV 颜色空间增强 随机水平翻转 MMDetection 开源库中已经对 Albu 第三方数据增强库进行了封装,使用户可以简单的通过配置即可使用 Albu 库中提供的任何数据增强功能。而 HSV 颜色空间增强和随机水平翻转都是属于比较常规的数据增强,大家可自行查找。 正负样本匹配策略 ...
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_...
hsv_to_rgb(*x), hsv_tuples)) colors = list( map(lambda x: (int(x[0] * 255), int(x[1] * 255), int(x[2] * 255)), colors)) fontScale = 0.5 bbox_thick = int(0.6 * (image_h + image_w) / 600) for i, bbox in enumerate(bboxes): coor = np.array(bbox[:4], ...
hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic=0.5, mixup=0.0, copy_paste=0.0 ClearML: run 'pip install clearml' to automatically track, visualize and remotely train YOLOv5 🚀 in ClearML Comet: ...
1.0, 'obj_pw': 1.0, 'iou_t': 0.2, 'anchor_t': 4.0, 'fl_gamma': 0.0, 'hsv_h': 0.015, 'hsv_s': 0.7, 'hsv_v': 0.4, 'degrees': 0.0, 'translate': 0.1, 'scale': 0.5, 'shear': 0.0, 'perspective': 0.0, 'flipud': 0.0, 'fliplr': 0.5, 'mosaic': 1.0, 'mixup': 0.0...
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