4. YOLOv8中的数据增强方法 YOLOv8网络在模型训练过程中是自带在线数据增强的,也就是说它在模型训练过程中,会对数据集实时进行数据增强操作。我们可以通过YOLOv8源码直接查看到其在训练过程中所使用的在线数据增强方式主要包括:马赛克增强(Mosaic)、混合增强(Mixup)、随机扰动(random perspective )以及颜色扰动(HSV augm...
我们可以通过YOLOv8源码直接查看到其在训练过程中所使用的在线数据增强方式主要包括:马赛克增强(Mosaic)、混合增强(Mixup)、随机扰动(random perspective )以及颜色扰动(HSV augment)这四种数据增强方法。 YOLOv8进行数据增强的源码位置在ultralytics/data/augment.py中的v8_transforms函数中: 因此,在YOLOv8模型训练时:自...
4. YOLOv8中的数据增强方法 YOLOv8网络在模型训练过程中是自带在线数据增强的,也就是说它在模型训练过程中,会对数据集实时进行数据增强操作。我们可以通过YOLOv8源码直接查看到其在训练过程中所使用的在线数据增强方式主要包括:马赛克增强(Mosaic)、混合增强(Mixup)、随机扰动(random perspective )以及颜色扰动(HSV augm...