yolox官方代码的数据增强是怎么回事
时间: 2024-04-19 08:28:52 浏览: 12
Yolox官方代码的数据增强主要是通过对训练数据进行一系列的变换和扩充,以增加模型的鲁棒性和泛化能力。具体而言,Yolox官方代码中的数据增强方法包括以下几个方面:
1. 随机缩放和裁剪:通过随机缩放和裁剪图像,可以增加模型对目标物体尺寸和位置的适应性。
2. 随机翻转:将图像进行随机水平或垂直翻转,从而增加模型对目标物体在不同方向上的识别能力。
3. 随机旋转:对图像进行随机旋转操作,以增加模型对目标物体旋转变化的识别能力。
4. 随机亮度、对比度和颜色调整:通过对图像的亮度、对比度和颜色进行随机调整,可以增加模型对不同光照条件和颜色变化的适应性。
5. 随机擦除和遮挡:通过随机擦除和遮挡图像中的一部分区域,可以模拟目标物体被遮挡或部分丢失的情况,从而增加模型对复杂场景的鲁棒性。
这些数据增强方法可以通过在训练过程中对训练数据进行随机变换和扩充来实现,从而提升模型的性能和泛化能力。
相关问题
yolox数据集增强代码
下面是一个使用Yolox数据集增强算法的Python代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
def yolox_data_augmentation(image):
# 随机水平翻转
if np.random.rand() < 0.5:
image = cv2.flip(image, 1)
# 随机垂直翻转
if np.random.rand() < 0.5:
image = cv2.flip(image, 0)
# 随机旋转
angle = np.random.randint(-10, 10)
rows, cols, _ = image.shape
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), angle, 1)
image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))
# 随机缩放
scale = np.random.uniform(0.8, 1.2)
rows, cols, _ = image.shape
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 0, scale)
image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))
# 随机平移
dx = np.random.randint(-50, 50)
dy = np.random.randint(-50, 50)
M = np.float32([[1, 0, dx], [0, 1, dy]])
image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))
return image
```
该函数接受一个图像作为输入,然后随机应用一系列变换来生成增强后的图像。可以根据自己的需求进行修改和扩展。
yolox数据集批量增强代码
以下是使用 Albumentations 库对 YOLOX 数据集进行批量增强的代码示例:
```python
import os
import cv2
import albumentations as A
# 定义增强函数
def get_aug():
return A.Compose([
A.HorizontalFlip(p=0.5),
A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),
A.RandomGamma(p=0.2),
A.Blur(p=0.2),
A.ChannelShuffle(p=0.2),
A.RGBShift(p=0.2),
A.RandomFog(p=0.2),
A.Rotate(limit=10, border_mode=cv2.BORDER_CONSTANT, value=0, p=0.5),
A.RandomCrop(height=512, width=512, p=0.5),
A.Resize(height=416, width=416, p=1),
], bbox_params=A.BboxParams(format='yolo', min_visibility=0.4, label_fields=['category_id']))
# 定义数据集路径和输出路径
data_dir = '/path/to/yolox_dataset'
output_dir = '/path/to/output_directory'
# 遍历数据集文件夹,对每张图片进行增强并保存到输出路径中
for img_name in os.listdir(data_dir):
img_path = os.path.join(data_dir, img_name)
img = cv2.imread(img_path)
annotations_path = os.path.join(data_dir, img_name.replace('.jpg', '.txt'))
with open(annotations_path, 'r') as f:
annotations = f.readlines()
bboxes = []
categories = []
for annotation in annotations:
annotation = annotation.strip().split()
category_id = int(annotation[0])
x_center = float(annotation[1])
y_center = float(annotation[2])
width = float(annotation[3])
height = float(annotation[4])
x_min = int((x_center - width / 2) * img.shape[1])
y_min = int((y_center - height / 2) * img.shape[0])
x_max = int((x_center + width / 2) * img.shape[1])
y_max = int((y_center + height / 2) * img.shape[0])
bboxes.append([x_min, y_min, x_max, y_max])
categories.append(category_id)
augmented = get_aug()(image=img, bboxes=bboxes, category_id=categories)
img_aug = augmented['image']
bboxes_aug = augmented['bboxes']
categories_aug = augmented['category_id']
annotations_aug = []
for i in range(len(bboxes_aug)):
x_min = bboxes_aug[i][0] / img_aug.shape[1]
y_min = bboxes_aug[i][1] / img_aug.shape[0]
x_max = bboxes_aug[i][2] / img_aug.shape[1]
y_max = bboxes_aug[i][3] / img_aug.shape[0]
width = x_max - x_min
height = y_max - y_min
category_id = categories_aug[i]
annotations_aug.append(f"{category_id} {x_min} {y_min} {width} {height}")
img_aug_path = os.path.join(output_dir, img_name)
cv2.imwrite(img_aug_path, img_aug)
annotations_aug_path = os.path.join(output_dir, img_name.replace('.jpg', '.txt'))
with open(annotations_aug_path, 'w') as f:
f.write('\n'.join(annotations_aug))
```
在上述代码中,我们定义了一个名为 `get_aug()` 的函数,用于返回 Albumentations 库中一系列增强操作的组合。这个函数实现了水平翻转、亮度和对比度调整、Gamma 调整、模糊、通道随机交换、RGB 位移、雾化、旋转、随机裁剪和缩放等操作。
接下来,我们遍历数据集文件夹中的所有图片,并对每张图片进行增强。对于每张图片,我们首先读取其对应的标注文件,然后使用 `get_aug()` 函数对图片和标注进行增强。最后,我们将增强后的图片和标注保存到输出路径中。注意,在保存标注时,我们需要将标注的格式转换为 YOLO 格式。
需要注意的是,以上代码只是一个示例,具体的增强操作和参数需要根据实际情况进行调整。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)