yolov5_obb数据增强

在使用 YOLOv5 进行旋转目标检测时，可以通过数据增强来提升模型的性能和鲁棒性。以下是一些常用的数据增强技术，适用于 YOLOv5 旋转目标检测（OBB表示旋转框）：

1. 随机旋转：对于每个目标实例，随机选择一个旋转角度，并将目标框和图像进行相应的旋转变换。这有助于模型学习到不同角度的目标。

2. 对比度增强：调整图像的对比度，可以使目标在图像中更加明显，帮助模型更好地检测目标。

3. 裁剪和缩放：随机裁剪和缩放图像，以模拟目标在不同位置和尺度上的变化。这有助于模型学习到目标在不同场景下的特征。

4. 随机扰动：对目标框进行随机扰动，包括平移、缩放、拉伸等变换操作。这样可以引入一定的变化，增加数据的多样性。

5. 随机遮挡：在图像中引入随机遮挡物，以模拟真实场景中的遮挡情况。这有助于模型学习到对部分目标遮挡的处理能力。

这些数据增强技术可以通过对训练数据进行在线实时增强，或者对数据集进行预处理来实现。需要根据具体问题和数据集来选择适合的数据增强方法，并进行合适的参数调整。同时，还需要注意在进行数据增强时保持目标的几何形状和语义信息的一致性。