yolov7数据增强的代码在哪里

YOLOv7的数据增强代码可以在其GitHub仓库的`datasets`文件夹中找到。具体来说，`datasets`文件夹包含了`dataset.py`文件和`transforms.py`文件，其中`transforms.py`文件包含了数据增强的代码。在`transforms.py`文件中，可以找到各种数据增强的函数，如随机裁剪、随机旋转、随机缩放等等。这些函数可以被用于对训练数据进行增强，以提高YOLOv7模型的性能和鲁棒性。

相关问题

yolov5数据增强代码

YOLOv5是目前最先进的目标检测模型之一，他的数据增强代码优秀的贡献了YOLOv5的精度和鲁棒性。数据增强是深度学习中最核心的手段之一，对数据集进行平移、旋转、缩放、颜色增强等操作，使得数据集变得更加丰富多样，这可以有效提高模型训练的效果。下面介绍YOLOv5的数据增强代码

在YOLOv5的data.py文件中，增加了以下的增强操作，代码如下：

1.随机缩放：可以将图像随机缩放到指定的尺寸，这样可以增加模型对不同尺度物体的适应性。

def random_scale(img, scale_range=(0.1, 2), target_size=None):
if random.random() < 0.5:
if target_size is None:
h, w = img.shape[:2]
target_size = (int(w * random.uniform(scale_range[0], scale_range[1])),
int(h * random.uniform(scale_range[0], scale_range[1])))
img = cv2.resize(img, target_size, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
return img

2.随机翻转：可以将图像随机左右翻转或上下翻转，扩增数据集，减小过拟合的风险。

def random_horizontal_flip(img, prob=0.5):
if random.random() < prob:
return cv2.flip(img, 1)
return img

def random_vertical_flip(img, prob=0.5):
if random.random() < prob:
return cv2.flip(img, 0)
return img

3.随机裁剪：可以将图像随机裁剪到指定大小，这样可以增加模型对不同物体大小的适应性。

def random_crop(img, bboxes, crop_size, max_trial=50, min_scale=0.3):
h, w = img.shape[:2]
crop_h, crop_w = crop_size

for i in range(max_trial):
scale = random.uniform(min_scale, 1)
aspect_ratio = random.uniform(0.5, 2)
crop_h_scale = int(round(crop_h * math.sqrt(aspect_ratio) * scale))
crop_w_scale = int(round(crop_w / math.sqrt(aspect_ratio) * scale))

if crop_h_scale <= h and crop_w_scale <= w:
y = random.randint(0, h - crop_h_scale)
x = random.randint(0, w - crop_w_scale)

crop_img = img[y:y + crop_h_scale, x:x + crop_w_scale]
new_bboxes = bboxes.copy()
new_bboxes[:, [0, 2]] = bboxes[:, [0, 2]] - x
new_bboxes[:, [1, 3]] = bboxes[:, [1, 3]] - y
new_bboxes[:, [0, 2]] = np.clip(new_bboxes[:, [0, 2]], 0, crop_w_scale - 1)
new_bboxes[:, [1, 3]] = np.clip(new_bboxes[:, [1, 3]], 0, crop_h_scale - 1)
new_bboxes = new_bboxes[(new_bboxes[:, 2] - new_bboxes[:, 0] >= 1) &
(new_bboxes[:, 3] - new_bboxes[:, 1] >= 1)]
if new_bboxes.shape[0] != 0:
return crop_img, new_bboxes

return img, bboxes

4.颜色变化：可以对图像进行颜色变化，增加模型对不同光照环境下的适应性。

def random_color_distort(img, brightness_delta=32, contrast_low=0.5, contrast_high=1.5,
saturation_low=0.5, saturation_high=1.5, hue_delta=18):
if random.random() < 0.5:
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
img = np.array(img, dtype=np.float32)
img[:, :, 0] = (img[:, :, 0] + random.uniform(-hue_delta, hue_delta)) % 180
img[:, :, 1] = np.clip(img[:, :, 1] * random.uniform(saturation_low, saturation_high), 0, 255)
img[:, :, 2] = np.clip(img[:, :, 2] * random.uniform(contrast_low, contrast_high) + random.uniform(-brightness_delta, brightness_delta), 0, 255)
img = np.array(img, dtype=np.uint8)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_HSV2BGR)
return img

以上是YOLOv5的数据增强代码，可以通过上述增强手段扩大数据集，增加对物体姿态、角度、亮度等复杂情况的适应能力，提高模型性能。

yolov7 数据增强的代码应该加在哪里

在Yolov7中，数据增强的代码可以加在数据加载的部分。具体来说，可以在数据加载的代码中使用相关的数据增强方法来对图像进行处理。例如，在Yolov7中使用的数据增强方法包括马赛克增强、模糊、中值滤波、灰度转换、翻转等等\[2\]。这些方法可以在数据加载的过程中应用到图像上，以增加数据的多样性和丰富性，提高模型的泛化能力。因此，你可以将数据增强的代码添加到Yolov7的数据加载部分，以实现数据增强的效果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【YOLOv5-6.x】数据增强代码解析](https://blog.csdn.net/weixin_43799388/article/details/123830587)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [yolov5数据增强、代码解读](https://blog.csdn.net/weixin_41012399/article/details/119143889)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]