yolov5s怎么设置数据增强

Yolov5s 的数据增强是通过 PyTorch 的 TorchVision 库实现的，你可以在 Yolov5s 的配置文件 yolo5s.yaml 中设置数据增强。具体的设置方法如下：

1. 在 train 数据集中添加 augmentations 字段，该字段是一个列表，包含多个数据增强方法。

train: ../data/train.txt
val: ../data/val.txt

augmentations:
  - RandomAffine
  - RandomCrop
  - RandomHorizontalFlip
  - RandomVerticalFlip
  - ColorJitter

2. 在 detect 阶段也可以添加 augmentations 字段，该字段是一个列表，包含多个数据增强方法。

detect:
  weights: 'yolov5s.pt'
  source: '0'  # file/folder, 0 for webcam
  augmentations:
    - RandomAffine
    - RandomCrop
    - RandomHorizontalFlip
    - RandomVerticalFlip
    - ColorJitter

3. 在 train.py 中，可以通过设置 --augment 参数来启用数据增强。

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 200 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --augment

这里只是列举了一些常用的数据增强方法，你可以根据需要选择其他数据增强方法或自定义数据增强方法。具体的用法可以参考 TorchVision 的文档：https://pytorch.org/vision/stable/transforms.html。