yolov8 训练时 数据增强

YOLOv8是YOLO系列目标检测算法的最新版本，它在YOLOv5的基础上进行了优化和改进，提高了检测的准确性和速度。

在YOLOv8的训练中，数据增强是一个非常重要的步骤。数据增强的目的是通过对训练数据进行一系列的变换，使得模型能够学习到更多的不同角度、不同尺度、不同光照条件下的物体特征，提高模型的泛化能力和鲁棒性。

YOLOv8训练时常用的数据增强方法包括：

1. 随机裁剪：将原始图像随机裁剪成不同大小的子图像，增加数据多样性和模型的鲁棒性。

2. 随机缩放：将原始图像随机缩放到不同的尺寸，增加模型对不同尺度物体的检测能力。

3. 随机翻转：将原始图像随机水平或垂直翻转，增加数据多样性和模型的鲁棒性。

4. 随机旋转：将原始图像随机旋转一定角度，增加模型对不同角度物体的检测能力。

5. 随机色彩变换：改变原始图像的颜色、亮度、对比度等属性，增加数据多样性和模型的鲁棒性。