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...
如何实现Mosaic数据增强的扩展? 这里写自定义目录标题 Mosaic数据增强 把Mosaic3变成Mosaic9 Mosaic数据增强 Mosaic数据增强,将图片进行随机裁剪,缩放后排列接成一张图片,实现丰富数据集,增加小样本目标,提升网络的训练速度。 把Mosaic3变成Mosaic9 数据增强代码在utils/dataloaders.py,找到 代码语言:javascript 代码运行次...
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 的概率触发 MixUp。小模型能力有限,一般不会采用 MixUp 等强数据增强策略。 其核心的 Mosaic + RandomAffine + MixUp 过程简要绘制如下: 下面对以上技术进行简要介绍: Mosaic ...
2.1 Mosaic数据增强 Mosaic数据增强采用了4张图片,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接,主要有以下优点: 丰富数据集:随机使用4张图片,随机缩放,再随机分布进行拼接,大大丰富了检测数据集,特别是随机缩放增加了很多小目标,让网络的鲁棒性更好。 减少GPU:可能会有人说,随机缩放,普通的数据增强也可以做,但作者...
Yolov5中的4-mosaic和9-mosaic实现 + View Code + View Code 切换使用 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 mosaic = self.mosaic and random.random() < hyp['mosaic'] if mosaic: # Load mosaic img, labels = load_mosaic(self, index) # use load_mosaic4 # img, labels = load_mosaic9(self...
首先对于数据增强，Yolov5的输入端采用了和Yolov4一样的Mosaic数据增强的方式，Yolov3则没有采用这种数据...
(1)输入端:Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放 (2) Backbone: New CSP-Darknet53 (3)Neck: SPPF, New CSP-PAN (4)输出端:Head 官方网络结构图: v5.x网络结构: v6.x网络结构: 可以看出,相比于之前v5.x,最新版的v6.x网络结构更加精简(以提高速度和推理性能),主要有以下更新: ...
YOLOv5在输入端采用了Mosaic数据增强,参考了CutMix数据增强的方法,Mosaic数据增强由原来的两张图像提高到四张图像进行拼接,并对图像进行随机缩放,随机裁剪和随机排列。使用数据增强可以改善数据集中,小、中、大目标数据不均衡的问题。 Mosaic数据增强的主要步骤为:1. Mosaic 2.Copy paste 3.Random affine(Scale, Transla...
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。 Mosaic数据增强的内容在之前《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》文章中写的很详细,详情可以查看之前的内容。 (2) 自适应锚框计算 在Yolo算法中,针对不同...
YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法,该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。CutMix仅仅利用了两张图片进行拼接,而Mosaic数据增强方法则采用了4张图片,并且按照随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接而成。这种增强方法可以将几张图片组合成一张,这样不仅可以丰富数据集的同时极大的提升网...