本文详述了Yolov5在目标检测中的数据增强方法，包括随机缩放与裁剪、图像翻转与旋转、色域变换，以此提升模型性能和鲁棒性。这些技术有助于提高模型在计算机视觉任务中的泛化能力。
计算机视觉领域的目标检测问题一直备受关注，而Yolov5作为一种高效准确的目标检测框架，其数据增强方式对于提升检测模型性能起到至关重要的作用。本文将详细解析Yolov5中常用的数据增强方式，并附上相应的源代码。
- 随机缩放与裁剪
随机缩放与裁剪是一种常用的数据增强方式，旨在通过调整图像的尺寸和裁剪区域来模拟不同的目标尺度和位置。下面是Yolov5中实现随机缩放与裁剪的源代码：
import torch
from torchvision.transforms import functional as F
def random_resize_crop(image, targets, sizes=
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