YOLOv5数据增强
时间: 2023-11-06 20:07:22 浏览: 40
YOLOv5的数据增强方法主要包括矩形数据增强和HSV-Value数据增强。
矩形数据增强是指对图像进行平移、缩放、旋转和改变色调值等操作,从而让模型见过各种类型的数据,提高模型在测试数据上的判别力。[2.1]
HSV-Value数据增强是指对图像的曝光度进行调整,通过改变图像的亮度、对比度和饱和度等参数,使得模型能够更好地适应不同曝光条件下的图像。
这些数据增强方法都是为了提高模型的表现力和泛化能力,在数据集规模较小的情况下尤为重要。通过数据增强,可以使模型学习到更多的空间不变形和像素级别的不变形特征,从而提升模型的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【YOLOV5-6.x讲解】数据增强方式介绍+代码实现](https://blog.csdn.net/qq_39237205/article/details/125730988)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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