YOLOv8改进 | 代码逐行解析(三) | YOLO中的Mosaic增强详解（带你分析你的数据集是如何输入给模型，mosaic）

已于 2024-07-05 05:20:20 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 pytorch 计算机视觉 机器学习 python
于 2024-07-05 00:58:39 首次发布
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一、本文介绍

本文给大家带来的是YOLOv8中的Mosaic增强代码的详解，可能有部分人对于这一部分比较陌生，有的读者可能知道Mosaic增强但是不知道其工作原理，具体来说Mosaic增强就是指我们的数据集中的图片在输入给模型之前的一个处理过程（我们的图片并不是直接就输入给模型了，大家的训练结果中的结果检测图片大家可以看到数据集中多个图片会组合在一起这就是简单的Mosaic增强），下面我就来讲解一下其在YOLOv8中工作原理和代码定义，下面图片为一个Mosaic增强后的图片。 

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专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

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YOLOv10改进 | 代码逐行解析(三) | YOLO中的Mosaic增强详解（新手入门必读系列）
Snu77的博客
07-10 1806
本文给大家带来的是YOLOv10中的Mosaic增强代码的详解，可能有部分人对于这一部分比较陌生，有的读者可能知道Mosaic增强但是不知道其工作原理，具体来说Mosaic增强就是指我们的数据集中的图片在输入给模型之前的一个处理过程（我们的图片并不是直接就输入给模型了，大家的训练结果中的结果检测图片大家可以看到数据集中多个图片会组合在一起这就是简单的Mosaic增强），下面我就来讲解一下其在YOLOv10中工作原理和代码定义，下面图片为一个Mosaic增强后的图片。​。
基于YOLOv11的Mosaic数据增强项目
参考资料请自行甄别 资源下载请先试读页面内容 观看内容概要 确认具体需求后再下载 亦或联系博主本人 不提供代码调试服务 如有疑问不解之处 请及时联系博主本人 妥善解决 加油 谢谢 你的鼓励是我前行的动力 谢谢支持 加油 谢谢
10-31 1448
基于YOLOv11的Mosaic数据增强项目（包含详细的完整的程序和数据）资源-优快云文库 https://download.youkuaiyun.com/download/xiaoxingkongyuxi/89886852。的自动化数据增强平台，并集成多个实用功能，以支持目标检测模型的训练和评估。未来的工作可以集中在如何进一步优化模型的性能和增强系统的用户体验上。是一种将多张图像拼接的方法，旨在丰富数据集，提升目标检测模型的鲁棒性和准确性。：设置合理的增强参数，确保生成图像的真实性。
YOLOV8模型配置文件加载解析代码逐行详解
weixin_44115575的博客
04-26 682
其卓越性能的背后，是精心设计的模型架构和高效的配置加载机制在发挥作用。为了更加了解yolo模型的配置过程，我将逐步剖析从YOLO类的构造到模型配置的解析，从任务类型的自动判断到不同模型缩放版本的灵活定义。这里的缩放通常指的是模型的深度（depth）、宽度（width）和最大通道数（max_channels），这些参数影响模型的复杂度和性能。self.task根据配置文件中的head部分的参数得到为detect，下面学习self.model的构造，进入self._smart_load函数。
4. Yolov8 Mosaic数据增强详解
YXD0514的博客
08-16 1万+
Mosaic数据增强
Yolo v8数据马赛克数据增强代码详解
laner__gg的博客
09-22 2417
x1a, y1a, x2a, y2a = max(xc - w, 0), max(yc - h, 0), xc, yc # xmin, ymin, xmax, ymax (large image),确定画布区域。9.将标签中的（x,y,w,h）坐标转换为，（w,h,padw,padd）为相对于resize之后图像的数据，该函数的功能是将(x,y,w,h)坐标转换为标签的左上角和右下角坐标。i=0时，左上角的范围：x1a, y1a, x2a, y2a，马赛克图像的左上角和右下角。
Yolov10(yolov8代码里兼容版本）推理代码解析，抛去nms，大道至简
qq_39128381的博客
08-30 2466
yolov10，end2end，目标检测，YOLO
【YOLO】YOLOv8怎么调参及数据增强策略（持续更新）
steamedobun的博客
09-04 6692
这段配置主要是用于深度学习模型训练过程中的参数设置，特别是在使用Adam优化器时的一些关键参数配置，以及数据增强（Data Augmentation）的策略。
YOLOv8 | 代码逐行解析(一) | 项目目录构造分析
热门推荐
Snu77的博客
12-16 3万+
Hello，大家好这次给大家带来的不是改进，是整个YOLOv8项目的分析，整个系列大概会更新7-10篇左右的文章，从项目的目录到每一个功能代码的都会进行详细的讲解，同时YOLOv8改进系列也突破了三十篇文章，最后预计本专栏持续更新会在年底更新上百篇的改进教程， 所以大家如果没有订阅专栏可以提前订阅以下。下面开始进行YOLOv8逐行解析的一篇——项目目录构造分析在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，。
YOLOv11改进 | 网络结构代码逐行解析(二) | yolov11中的Mosaic增强详解
Snu77的博客
10-20 3623
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YOLOv10源码解析---整体介绍
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08-28 576
YOLOv10源码解析---整体介绍
python实现 YOLO中的数据增强|Mixup、Mosaic
strawberry47的博客
08-07 619
Mixup指的是随机在训练集中抽取两类，用线性插值方法将他们混合在一起。假设当前文件夹下共有四张图片。
【目标检测】yolov8结构及代码分析
AI爱好者的博客，分享计算机领域相关知识
12-30 4035
yolov8的整体结构如下图（来自mmyolo）：可以看出，主要包含Conv，C2f，SPPF，Concat，Detect几个模块。
目标检测——YOLOv10算法解读
lishanlu136的博客
06-19 4279
YOLOv10目标检测算法解读
YOLOv10代码详细介绍（附录训练教程和权重）
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YOLOv10 是清华大学研究人员在 UltralyticsPython 清华大学的研究人员在 YOLOv10软件包的基础上，引入了一种新的实时目标检测方法，解决了YOLO 以前版本在后处理和模型架构方面的不足。通过消除非最大抑制（NMS）和优化各种模型组件，YOLOv10 在显著降低计算开销的同时实现了最先进的性能。并用大量实验证明，YOLOv10 在多个模型尺度上实现了卓越的精度-延迟权衡。YOLOv10与v8结构相比，从结构上看添加了PSA和在C2f结构中添加了CBI结构，去掉了NMS。
YOLOv8 | 代码逐行解析(二) | 从yaml文件到模型定义（代码逐行注释，小白必看）
Snu77的博客
02-19 1万+
本文给大家带来的是YOLOv8项目的解读，之前给大家分析了YOLOv8的项目文件分析，这一篇文章给大家带来的是模型训练从我们的yaml文件定义到模型的定义部分的讲解，我们一般只知道如何去训练模型，和配置yaml文件，但是对于yaml文件是如何输入到模型里，模型如何将yaml文件解析出来的确是不知道的，本文的内容接上一篇的代码逐行解析(一) 项目目录分析，本文对于小白来说非常友好，非常推荐大家进行阅读，深度的了解模型的工作原理已经流程，下面我们从yaml文件来讲解。
YOLOv10 超详细解析 | 网络结构、训练策略、论文解读
秋山丶雪绪的博客
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网络结构按 YOLOv10m 绘制，不同 scale 的模型在结构上略有不同，而不是像 YOLOv8 一样仅调整 depth 和 width。Head 有部分后续计算与 YOLOv8 完全相同，上图省略，具体请看。YOLOv10 整体的网络结构与 YOLOv8 相同，在一些细节模块上有所改进，查看具体的模块计算方式、优化策略跳转部分。
Mosaic数据增强的详解
浩瀚之水的专栏
03-21 1779
Mosaic增强通过动态拼接多张图像，显著提升了YOLO系列模型对复杂场景的适应能力。合理调整其使用策略（如概率、阶段），结合其他增强技术，可最大化模型性能。实际应用中需注意标签调整的准确性及计算资源分配，以达到最佳训练效果。
YOLOv10（2）：网络结构及其检测模型代码部分阅读
tecsai的博客
05-31 8518
YOLOv10的代码结构和YOLOv8很相似，说是基于YOLOv8魔改的也不为过。话说回来，也算是魔改的非常成功的了。从代码工程上看，也是通过类一层层继承，获得一个完整的模型网络。
YOLOv11输入端
最新发布
04-28
YOLOv11作为一种假想的进化版目标检测框架，其输入端的设计很可能延续并改进现有YOLO系列（如YOLOv5、YOLOv8）的技术优势。以下是对其输入端具体构成和要求的分析： ### 输入端结构及数据要求 #### 图像预处理 在YOLOv11中，图像预处理是一个至关重要的环节。通常情况下，输入图像会被调整至统一尺寸以便于批量计算。这种标准化流程可能涉及以下几个步骤： - **重采样**：将任意大小的输入图片缩放到固定的宽度和高度，例如640x640像素[^2]。这一过程需注意保持原图比例不变以防止对象变形失真。 - **归一化**：对RGB通道值执行零均值单位方差变换[(image - mean) / std][^1]，使各颜色分量分布在较小范围之内利于后续梯度下降求解最优权值组。 #### 数据增强技术 为了增加模型见闻广博性和抗干扰能力，训练期间往往会施加多样化的随机扰动措施给定原始素材之上。下面列举几种常见的做法： - **几何变换**：包括但不限于水平翻转、旋转角度不超过±90°的操作还有剪切映射等改变物体姿态呈现形式却维持语义含义一致性的手法[^2]。 - **色彩抖动**：调节亮度对比饱和度色调等多个维度营造出仿若拍摄环境差异的效果从而促使网络学会忽略无关紧要的变化专注于本质属性识别任务上去。 - **MixUp/CutOut/Mosaic**：混合两张或多张不同样本生成合成实例或者遮挡掉部分区域强迫算法依据剩余线索做出判断进而强化上下文关系理解力。 ```python import torch.nn as nn class Preprocessing(nn.Module): def __init__(self, input_size=640): super().__init__() self.input_size = input_size def forward(self, image): # Resize the image to fixed size resized_image = F.interpolate(image.unsqueeze(0), size=(self.input_size, self.input_size)).squeeze(0) # Normalize the image using standard ImageNet statistics normalized_image = (resized_image - [0.485, 0.456, 0.406]) / [0.229, 0.224, 0.225] return normalized_image ``` --- ###
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