yolov5 数据增强代码实现

Yolov5是一种目标检测算法，用于实现实时目标检测任务。数据增强是在训练过程中对原始数据进行一系列变换和扩充，以增加数据的多样性和数量，从而提高模型的泛化能力。下面是一个示例的Yolov5数据增强代码实现：

import albumentations as A
from albumentations.pytorch import ToTensorV2

def get_train_transforms():
    return A.Compose(
        [
            A.RandomSizedBBoxSafeCrop(512, 512, erosion_rate=0.0, interpolation=1, p=1.0),
            A.HorizontalFlip(p=0.5),
            A.VerticalFlip(p=0.5),
            A.RandomRotate90(p=0.5),
            A.Blur(blur_limit=3, p=0.5),
            A.ColorJitter(p=0.5),
            A.Normalize(),
            ToTensorV2(),
        ],
        bbox_params=A.BboxParams(format='yolo', label_fields=['category_ids']),
    )

def get_valid_transforms():
    return A.Compose(
        [
            A.Resize(512, 512),
            A.Normalize(),
            ToTensorV2(),
        ],
        bbox_params=A.BboxParams(format='yolo', label_fields=['category_ids']),
    )

上述代码使用了Albumentations库来实现数据增强。其中，`get_train_transforms`函数定义了训练集的数据增强方式，包括随机裁剪、水平翻转、垂直翻转、随机旋转、模糊处理、颜色调整和归一化等操作。`get_valid_transforms`函数定义了验证集的数据增强方式，包括调整大小和归一化操作。