hsv_h: 0.015- 图像 HSV 色调增强(百分比),可以稍微改变图像的色调来模拟不同光照条件。 hsv_s: 0.7- 图像 HSV 饱和度增强(百分比),增加或减少颜色的饱和度来增强模型在不同色彩条件下的表现。 hsv_v: 0.4- 图像 HSV 亮度增强(百分比),调整图像的亮度,模拟不同光照强度。 degrees: 0.0- 图像旋转(正负度数...
hsv_h, hsv_s, hsv_v:分别控制色调、饱和度和亮度的调整幅度。例如,hsv_h: 0.015表示色调在±0.015的范围内变化。 mosaic, mixup:启用或禁用Mosaic和Mixup数据增强方法。例如,在data.yaml中设置mosaic: 1.0表示启用Mosaic增强。 4. 建议的最佳实践或示例超参数设置 对于小数据集:可以适当增加数据增强的强度,以增...
yolov8 hsv_h Yolov8 HSV_H is a parameter used in the YOLO (You Only Look Once) object detection algorithm. In order to understand the significance of this parameter, let's first delve into the basics of YOLO and its working principles. YOLO is a popular real-time object detection ...
Albumentations:集成由Albumentations库提供的增强技术。 RandomHSV:随机调整色调(H)、饱和度(S)和亮度值(V),模拟不同的光照和颜色条件。 RandomFlip:分别进行垂直和水平翻转,direction 参数指定翻转方向,p 参数控制翻转的概率,flip_idx 用于关键点数据的翻转。 🔧 预处理转换:使用 Compose 组合多个数据增强技术。 Mo...
{'lr0':0.01,'lrf':0.2,'momentum':0.937,'weight_decay':0.0005,'warmup_epochs':3.0,'warmup_momentum':0.8,'warmup_bias_lr':0.1,'box':0.05,'cls':0.5,'cls_pw':1.0,'obj':1.0,'obj_pw':1.0,'iou_t':0.20,'anchor_t':4.0,'fl_gamma':0.0,'hsv_h':0.015,'hsv_s':0.7,'hsv_v':...
(fraction) nbs: 64 # nominal batch size hsv_h: 0.015 # image HSV-Hue augmentation (fraction) hsv_s: 0.7 # image HSV-Saturation augmentation (fraction) hsv_v: 0.4 # image HSV-Value augmentation (fraction) degrees: 0.0 # image rotation (+/- deg) translate: 0.1 # image translation (+/...
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,读者可以通过阅读源代码进行进一步理解。
weight_decay=0.001, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=7.5, cls=0.5, dfl=1.5, fl_gamma=0.0, label_smoothing=0.0, nbs=64, 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...
88# 0 - BGR, 1 - HSV, 2 - gray 89cst.color_type =2 90output = cst.t_exec(image) 91gray = output['result'] 92dst = cv.cvtColor(gray, cv.COLOR_GRAY2RGB) 93 94height, width, channel = dst.shape 95bytesPerLine =3* width ...