yolov5数据增强方法
时间: 2023-09-20 15:11:19 浏览: 67
YoloV5 数据增强主要是通过使用 Albumentations 库来实现的。具体步骤如下:
1. 安装 Albumentations 库:使用 pip install albumentations 命令进行安装。
2. 导入 Albumentations 库:在代码中导入 albumentations 库。
3. 定义增强函数:定义一个增强函数,该函数使用 Albumentations 库中的函数进行图像增强。
4. 调用增强函数:在训练过程中,使用定义的增强函数对每个图像进行增强。
下面是一个例子:
```python
import albumentations as A
# 定义增强函数
def get_train_transform():
return A.Compose(
[
A.RandomSizedCrop(min_max_height=(800, 800), height=1024, width=1024, p=0.5),
A.HorizontalFlip(p=0.5),
A.VerticalFlip(p=0.5),
A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),
A.Rotate(limit=10, border_mode=0, p=0.5),
A.OneOf([
A.Blur(blur_limit=3, p=1.0),
A.MedianBlur(blur_limit=3, p=1.0)
], p=0.2),
A.OneOf([
A.GaussNoise(var_limit=(10.0, 50.0), p=1.0),
A.IAASharpen(alpha=(0.2, 0.3), lightness=(0.5, 1.0), p=1.0),
A.RandomBrightnessContrast(p=1.0)
], p=0.3),
A.Resize(height=512, width=512, p=1.0)
],
bbox_params=A.BboxParams(
format='coco',
min_area=0,
min_visibility=0,
label_fields=['category_id']
)
)
# 调用增强函数
train_transforms = get_train_transform()
```
在上面的例子中,定义了一个名为 get_train_transform 的函数,该函数返回了一个增强函数,该增强函数使用了 Albumentations 库中的多个函数来进行图像增强。在训练过程中,可以使用该增强函数对每个图像进行增强。