yolov5源码实现数据增强

YOLOv5源码实现了两种不同级别的数据增强，分别适用于大型型号和中型型号。对于大型型号（例如v3、v3-spp、v5l、v5x），可以使用"hyps.scratch-high.yaml"文件进行数据增强。而对于中型型号，可以使用"hyps.scratch-med.yaml"文件进行数据增强。

此外，在YOLOv5的源码中，还包含了一些其他文件和文件夹，例如：
- "images"文件夹：包含了官方给出的两张测试图片。
- "scripts"文件夹：用于存放数据集和权重下载的shell脚本。
- "download_weights.sh"脚本：用于下载权重文件，包括五种不同大小的P5版和P6版以及分类器版。

如果你想要训练自己的数据集，需要修改其中的yaml文件。但请注意，不建议将自己的数据集放在这个路径下，而是建议将数据集放在YOLOv5项目的同级目录下。

总结起来，YOLOv5源码实现了两种级别的数据增强，分别适用于大型和中型型号。此外，源码中还包含了一些与数据集和权重相关的文件和脚本。如果需要训练自己的数据集，需要修改相应的yaml文件，并将数据集放在适当的位置。

相关问题

ultralytics/yolov5源码解读

以下是对ultralytics/yolov5源码的简要解读：

Yolov5是一种目标检测算法，它使用深度学习技术来检测图像中的物体。它的源代码由ultralytics开发，是一个基于PyTorch的开源项目。

在Yolov5的源代码中，detect.py是一个用于推理的文件。它使用训练好的模型来检测输入图像中的物体，并输出检测结果。

detect.py文件中的注释提供了对代码的详细解释，包括模型的加载、图像的预处理、推理过程中的各种操作等等。通过学习这些注释，可以深入了解Yolov5的实现细节，从而更好地理解和使用该算法。

以下是detect.py文件中的一些注释示例：

1. 加载模型

# Load model
model = attempt_load(weights, map_location=device)  # load FP32 model

这段代码加载了一个预训练的模型，并将其存储在变量model中。attempt_load()函数用于加载模型，weights参数指定了模型的权重文件路径，map_location参数指定了模型在哪个设备上运行。

2. 图像预处理

# Preprocess image
img = letterbox(img0, new_shape=opt.img_size)[0]
img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB, to 3x416x416
img = np.ascontiguousarray(img)

这段代码对输入图像进行了预处理，包括将图像缩放到指定大小、转换颜色空间等操作。letterbox()函数用于将图像缩放到指定大小，并在图像周围添加黑色边框。img0是原始图像，img是处理后的图像。

3. 推理过程

# Inference
pred = model(img, augment=opt.augment)[0]
pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, classes=opt.classes, agnostic=opt.agnostic_nms)

这段代码执行了推理过程，包括将图像输入模型、获取模型输出、执行非极大值抑制等操作。model()函数用于将图像输入模型并获取模型输出，augment参数指定是否使用数据增强。non_max_suppression()函数用于执行非极大值抑制，去除重叠的检测框。

yolov5关闭数据增强

要关闭yolov5中的数据增强，你可以按照以下步骤进行操作：
1. 打开路径`data/hyps/hyp.scratch-low/med/high.yaml`文件。
2. 在该文件中找到关于mosaic数据增强的参数设置。
3. 将mosaic的参数设置为0，这样就可以关闭mosaic数据增强。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [笔记Yolov5 （4-Mosaic/9-Mosaic）](https://blog.csdn.net/m0_56247038/article/details/124849674)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [yolov4-pytorch:这是一个YoloV4-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型](https://download.csdn.net/download/weixin_42099942/15907234)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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