Yolov5数据增强方式解析

数据增强是计算机视觉领域中一个重要的技术，用于扩充训练集的多样性，提高模型的鲁棒性和泛化能力。在Yolov5目标检测算法中，数据增强被广泛应用，本文将详细解析Yolov5中常用的数据增强方式，并提供相应的源代码。

1. 随机缩放

随机缩放是一种常见的数据增强方式，通过随机调整图像的大小，可以增加模型对目标的尺度适应性。在Yolov5中，随机缩放的实现代码如下：

import numpy as np
import random

def random_resize(image, target_size):
    h, w, _ = image