我要的时yolov5 数据增强的代码

以下是 YOLOv5 的数据增强代码示例：

import albumentations as A
from albumentations.pytorch.transforms import ToTensorV2

def get_train_transforms():
    return A.Compose([
        A.RandomSizedCrop(min_max_height=(800, 800), height=1024, width=1024, p=0.5),
        A.OneOf([
            A.HueSaturationValue(hue_shift_limit=0.2, sat_shift_limit=0.2, val_shift_limit=0.2, p=0.9),
            A.RandomBrightnessContrast(brightness_limit=0.2, contrast_limit=0.2, p=0.9),
        ], p=0.9),
        A.ToGray(p=0.01),
        A.HorizontalFlip(p=0.5),
        A.VerticalFlip(p=0.5),
        A.Resize(height=1024, width=1024, p=1),
        A.Cutout(num_holes=8, max_h_size=64, max_w_size=64, fill_value=0, p=0.25),
        ToTensorV2(p=1.0),
    ], bbox_params={'format': 'pascal_voc', 'label_fields': ['labels']})

def get_valid_transforms():
    return A.Compose([
        A.Resize(height=1024, width=1024, p=1),
        ToTensorV2(p=1.0),
    ], bbox_params={'format': 'pascal_voc', 'label_fields': ['labels']})

这里使用了 `albumentations` 库进行数据增强，其中 `get_train_transforms` 和 `get_valid_transforms` 分别返回训练集和验证集的数据增强方法。在这个示例中，使用了随机裁剪、随机色调、随机亮度对比度、灰度图、水平翻转、垂直翻转、缩放、cutout 等增强方式。最后使用 `ToTensorV2` 将数据转化为 PyTorch 的 Tensor 格式。

这里也给出一个使用 YOLOv5 的完整代码实现示例，供参考：

https://github.com/ultralytics/yolov5