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yolov5s数据增强怎么设置

时间: 2023-07-26 16:13:07 浏览: 101

Yolov5s 的数据增强可以通过在配置文件 yolo5s.yaml 中添加 augmentations 字段来设置，该字段是一个列表，包含多个数据增强方法。下面将介绍一些常用的数据增强方法及其设置方法。 1. 随机缩放随机缩放图像大小，可以增加数据的多样性和模型的鲁棒性。 ```yaml augmentations: - RandomResize ``` 2. 随机裁剪随机裁剪图像，可以模拟目标在图像中的不同位置和尺度。 ```yaml augmentations: - RandomCrop ``` 3. 随机旋转随机旋转图像，可以增加数据的多样性和模型的鲁棒性。 ```yaml augmentations: - RandomRotate90 ``` 4. 随机水平翻转随机水平翻转图像，可以增加数据的多样性和模型的鲁棒性。 ```yaml augmentations: - RandomFlip ``` 5. 随机色调调整随机调整图像的色调，可以增加数据的多样性和模型的鲁棒性。 ```yaml augmentations: - ColorJitter ``` 6. 随机擦除随机擦除图像的一部分区域，可以模拟目标被遮挡的情况。 ```yaml augmentations: - RandomErasing ``` 以上是 Yolov5s 常用的数据增强方法，你可以根据自己的需求选择其中的一些或多个组合起来使用。在 yolo5s.yaml 中添加 augmentations 字段后，你需要在训练脚本中设置 --augment 参数来启用数据增强。 ```bash python train.py --img-size 640 --batch-size 16 --epochs 200 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --augment ``` 这样就可以启用数据增强来训练 Yolov5s 模型了。

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