yolox中如何进行数据增强

在 YOLOX 中，数据增强是使用 Pytorch 提供的 torchvision.transforms 库进行的。YOLOX 的数据增强方法可以在 `yolox/data/transforms.py` 文件中找到。其中包括以下数据增强方法：

1. Resize：调整图片大小。
2. RandomFlip：随机翻转图片。
3. RandomHSV：随机调整图片的色调、饱和度和亮度。
4. PhotometricDistort：一些光学畸变操作，如随机调整亮度、对比度、饱和度和色调。
5. RandomCrop：随机裁剪图像。
6. MixUp：将两张图片混合在一起。
7. Mosaic：将四张图片混合在一起。

这些数据增强方法可以通过在 `yolox/defaults.py` 文件中指定 `TRAIN_TRANSFORMS` 和 `TEST_TRANSFORMS` 参数来应用于训练和测试数据。