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yolov7数据增强

时间: 2023-08-25 14:14:03 浏览: 132

yolo数据集的数据增强可实现带标签扩增

5星 · 资源好评率100%

随机引入不同方向翻转、剪切、仿射变换、高斯模糊、平移、自适应高斯噪声、亮度改变等数据增强策略。并将上述数据增强策略随机组合后对训练样本进行处理。这是一个目标检测和目标分割增强的小工具，需要您事先标记一些图片，然后变化增强图片(支持LabelIMg和LabelMe标注的文件)，希望对您有所帮助！包括3个python文件（rename_file.py、DataAugmentforLabelImg.py和DataAugmentforLabelMe.py） 1. rename_file.py能实现文件的重命名,注意修改文件的路径 2. DataAugmentforLabelImg.py能实现LabelImg标注后的图片的增强（包括模糊，亮度，裁剪，旋转，平移，镜像等变化） 3. DataAugmentforLabelMe.py能实现LabelMe标注后的图片的增强（包括模糊、亮度、平移、镜像等变化） **注意：一些包的安装是必要的，比如Opencv_python等** 将您需要增强的图片放在对应的文件夹即可，具体可参考demo给出的图片和xxml文件存放路径，您放入即可*

数据增强是在训练神经网络模型时使用的一种技术，旨在通过对训练数据进行各种变换和扩充，提高模型的泛化能力。对于yolov7模型，有一系列的数据增强参数可以调整。<em>1</em><em>2</em> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [yolov7数据增强部分](https://blog.csdn.net/Hoshea_sun/article/details/129352251)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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