# Augment the training data pool through plane transformation def data_augmentation(board, color, last_move, pi, z): new_board = [] new_color = [color] * 7 new_last_move = [] new_pi = [] new_z = [z] * 7 for type in range(1, 8): board_t = board_transform(board, type, flag=1) last_move_t = coordinate_transform(last_move, type, board.shape[0], flag=1) pi_t = input_encode(pi, type, board.shape[0]) new_board.append(board_t) new_last_move.append(last_move_t) new_pi.append(pi_t) return new_board, new_color, new_last_move, new_pi, new_z

这段代码实现了一个数据增强的函数，通过平面变换来增加棋盘的训练数据。它接受一个棋盘、当前玩家的颜色、上一步棋的位置、策略概率和胜负结果作为输入，并返回增强后的数据。具体来说，它将输入的棋盘通过七种不同的平面变换得到七个新的棋盘，分别对应不同的变换方式。同时，它也将上一步棋的位置和策略概率按照相同的变换方式进行变换，并将所有变换后的棋盘、上一步棋的位置、策略概率和胜负结果都存储在新的列表中返回。这样做可以增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。

相关问题

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, feature, test_size=size, random_state=14) #Augment the data using VolumeAugmentation class mass_gen = VolumeAugmentation(X_train, Y_train, shape=(X.shape[1], X.shape[2], X.shape[3])) array_img, labels = mass_gen.augment() # Create an array containing both original and augmented data X_train_tot, Y_train_tot=stack_train_augmentation(X_train, array_img, Y_train, labels) # Augement the images of one dimension X_train_tot = tf.expand_dims(X_train_tot, axis=-1) X_test = tf.expand_dims(X_test, axis=-1)

这段代码的作用是将数据集进行拆分成训练集和测试集，并使用 VolumeAugmentation 类进行数据增强。数据增强可以提高模型的泛化能力，让模型更好地适应实际应用中的数据。

其中，train_test_split 函数用于将数据集按一定比例划分为训练集和测试集，并设置了一个随机数种子 random_state，以确保每次运行结果一致。

VolumeAugmentation 类用于对数据集进行三维体积增强，即对图像进行旋转、缩放、剪切等操作，从而增加数据集的多样性。augment 函数返回增强后的图像和对应的标签。

stack_train_augmentation 函数用于将原始数据集和增强后的数据集合并为一个完整的训练集，以便模型训练时使用。expand_dims 函数用于增加图像的一个维度，以符合模型的输入要求。最后，将增强后的训练集和测试集转换为 TensorFlow 的张量类型，以便在模型中使用。

# Prediction settings -------------------------------------------------------------------------------------------------- source: # source directory for images or videos show: False # show results if possible save_txt: False # save results as .txt file save_conf: False # save results with confidence scores save_crop: False # save cropped images with results hide_labels: False # hide labels hide_conf: False # hide confidence scores vid_stride: 1 # video frame-rate stride line_thickness: 3 # bounding box thickness (pixels) visualize: False # visualize model features augment: False # apply image augmentation to prediction sources agnostic_nms: False # class-agnostic NMS classes: # filter results by class, i.e. class=0, or class=[0,2,3] retina_masks: False # use high-resolution segmentation masks boxes: True # Show boxes in segmentation predictions解释

这些参数是用于目标检测任务的模型预测设置，具体含义如下：

- source：目标检测任务的输入源，可以是图片或视频的目录。
- show：是否在屏幕上显示结果。
- save_txt：是否将结果保存为.txt文件。
- save_conf：是否将结果保存为包括置信度得分的结果。
- save_crop：是否保存裁剪后的图像及其结果。
- hide_labels：是否隐藏结果中的标签。
- hide_conf：是否隐藏结果中的置信度得分。
- vid_stride：在视频帧中按多少步长执行预测。
- line_thickness：边界框的线条粗细（像素）。
- visualize：是否可视化模型的特征。
- augment：是否对预测源应用图像增强。
- agnostic_nms：是否采用无类别NMS。
- classes：过滤特定类别的结果，例如class=0或class=[0,2,3]。
- retina_masks：是否使用高分辨率分割掩模。
- boxes：在分割预测中是否显示边界框。