yolov8 数据增强

YOLOv8中的数据增强是通过使用各种技术来增加训练集的样本数量，从而提高算法的泛化能力。这些技术包括旋转、平移、翻转、缩放等操作。通过对图像进行旋转、平移、翻转和缩放等变换，可以生成更多样化的训练样本，从而提高算法在不同场景下的性能。此外，有研究表明，在训练过程的后期阶段关闭某些数据增强操作，如Mosiac增强，可以有效提升算法的精度。因此，数据增强在YOLOv8中起到了提高准确性的重要作用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* [如何修改YOLOV8?(从这8方面入手帮你提升精度)](https://blog.csdn.net/jsnuchao/article/details/130140168)[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%"]
- *2* *3* [YOLOV8原理和实现全解析](https://blog.csdn.net/daydayup858/article/details/131385544)[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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