如何在yolov5中调用augment mosaic

要在yolov5中调用augment mosaic，需要在训练配置文件中设置 "mosaic": True。这样就可以在数据增强中使用mosaic。

使用mosaic进行数据增强时，需要将多个图像随机拼接成一个大图像，并对大图像进行裁剪和缩放来获得不同的训练示例。通过这种方式，可以增加训练数据集的多样性，提高模型的鲁棒性。

以下是在yolov5中调用augment mosaic的示例代码：

# 定义数据增强器
transforms = [
    transforms.Mosaic(p=1, min_offset=0.2, max_offset=0.8),
    transforms.RandomSizeCrop(640, 640, p=0.5),
    transforms.RandomFlip(p=0.5),
    transforms.RandomBlur(blur_limit=(3, 7), p=0.5),
    transforms.RandomRotate90(p=0.5),
    transforms.RandomBrightnessContrast(p=0.5),
    transforms.Resize(640, 640)
]

# 定义数据集
dataset = LoadImagesAndLabels(train_path, img_size=img_size, augment=transforms, rect=rect)

# 定义dataloader
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(
    dataset,
    batch_size=batch_size,
    num_workers=workers,
    shuffle=True,
    pin_memory=True,
    collate_fn=dataset.collate_fn,
)

在上面的代码中，我们将 "mosaic": True 设置为了transforms.Mosaic(p=1, min_offset=0.2, max_offset=0.8)。其他的数据增强器也可以根据需要进行调整。