yolo中fliplr: 0.5

在YOLO（You Only Look Once）目标检测算法中，`fliplr: 0.5`是一个用于数据增强的技术，特别是在训练阶段，它被用来提高模型的泛化能力。`fliplr`代表水平翻转，当设置为0.5时，意味着在每次随机训练样本生成时，有50%的概率对输入图像进行水平方向的翻转。

具体操作是将图像从左到右镜像，这样不会改变物体的位置，只是改变了它们相对于图像边界的方向。这有助于模型学习到物体的左右对称信息，并且增加了模型对图像旋转不变性的适应能力。数据增强是深度学习中常用的一种策略，通过变换训练数据，使模型能够处理不同角度和方向的输入，从而减少过拟合并提高检测性能。