mixup: 0.0- 图像 Mixup(概率),将多张图像融合,增强数据的多样性。 copy_paste: 0.0- 复制粘贴增强(概率),将图像中的某些部分复制并粘贴到其他图像中,增强样本的多样性。 copy_paste_mode: "flip"- 复制粘贴的方式,可以选择翻转、Mixup 等增强方法。 auto_augment: randaugment- 自动增强策略,用于分类任务,可...
假设训练 epoch 是 500,其示意图如下所示: 考虑到不同模型应该采用的数据增强强度不一样,因此对于不同大小模型,有部分超参会进行修改,典型的如大模型会开启 MixUp 和 CopyPaste。数据增强后典型效果如下所示: 5.训练策略 Section Name YOLOv8 的训练策略和 YOLOv5 没有啥区别,最大区别就是模型的训练总 epoch ...
假设训练 epoch 是 500,其示意图如下所示: 考虑到不同模型应该采用的数据增强强度不一样,因此对于不同大小模型,有部分超参会进行修改,典型的如大模型会开启 MixUp 和 CopyPaste。数据增强后典型效果如下所示: 5.训练策略 Section Name YOLOv8 的训练策略和 YOLOv5 没有啥区别,最大区别就是模型的训练总 epoch ...
考虑到不同模型应该采用的数据增强强度不一样,因此对于不同大小模型,有部分超参会进行修改,典型的如大模型会开启 MixUp 和 CopyPaste YOLOv8 的训练策略和 YOLOv5 没有啥区别,最大区别就是模型的训练总 epoch 数从 300 提升到了 500 YOLOv8 的推理过程和 YOLOv5 几乎一样,唯一差别在于前面需要对 Distribution ...
数据增强是一个提升检测性能简单有效方法, 我们可以使用数据增强方法扩充数据集规模、丰富数据集的多样性,人为提升小目标在整个数据集中的占比,使得网络能充分学习到小目标的特征。 数据增强的方式: 复制粘贴增强(copy paste), 随机将小目标在图像上多复制几个(纯抠图), 或者将复制一块包含多个小目标的区域(带有背...
数据增强是一个提升检测性能简单有效方法, 我们可以使用数据增强方法扩充数据集规模、丰富数据集的多样性,人为提升小目标在整个数据集中的占比,使得网络能充分学习到小目标的特征。 数据增强的方式: 复制粘贴增强(copy paste), 随机将小目标在图像上多复制几个(纯抠图), 或者将复制一块包含多个小目标的区域(带有背...
warmup_bias_lr=0.1, box=7.5, cls=0.5, dfl=1.5, pose=12.0, kobj=1.0, label_smoothing=0.0, nbs=64, hsv_h=0.015, hs v_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, copy_paste=0.0, cfg=None...
随机缩放:随机改变图像的大小,使模型能够处理不同尺度的物体。 Mosaic数据增强:将四张训练图像组合成一张图像,模拟不同的场景组成和对象交互。 MixUp:将两张图像混合,同时混合它们的标签,增加数据的多样性。 CopyPaste:将对象从一个图像中复制并粘贴到另一个图像上,增加对象实例和学习对象遮挡的情况。3...
YOLOv8模型在目标检测领域表现出色,但仍有改进空间。以下是对该模型的深入分析和创新点改进:🔄 输入端改进:数据增广 通过使用mixup和copy paste等数据增广技术,可以增加模型的多样性和泛化能力。这些方法有助于模型在处理复杂背景和遮挡物时的性能提升。💪...
🔍 YOLOv8在多个方面进行了创新与改进,使其在目标检测领域更加强大。 🌐 输入端改进:通过数据增广技术,如mixup和copy paste,提升了模型的泛化能力。 💻 骨干网络改进:融合了GhostNet V2和Next Vit,使得模型更加轻量级,同时保持了高性能。 🔄 Neck模块改进:结合了biFPN双向网络和PAN网络,并引入了双向Transformer...