YOLOv8 Closing dataloader mosaic

在使用YOLOV8训练时,epoch训练到最后10次出现”Closing dataloader mosaic",又不是报错,但又不往下进行训练,有点懵了,后面经过了解,Yolov8是默认设置close_mosaic=10,需要把它修改为0;
close_mosaic: 禁用mosaic增强的最后第几个轮次。可以指定一个整数值,表示在训练的最后第几个轮次中禁用mosaic增强。;
在这里插入图片描述
原训练指令:
yolo task=segment mode=train model=yolov8s-seg.pt epochs=5 batch=1 data=co2_dataset.yaml

修改指令:
yolo task=segment mode=train model=yolov8s-seg.pt epochs=5 batch=1 close_mosaic=0 data=co2_dataset.yaml

同时大家也可以了解一下Mosaic(马赛克)数据增强算法的知识

Mosaic数据增强方法是YOLOV4论文中提出来的,主要思想是将四张图片进行随机裁剪,再拼接到一张图上作为训练数据。这样做的好处是丰富了图片的背景,并且四张图片拼接在一起变相地提高了batch_size,在进行batch normalization的时候也会计算四张图片,所以对本身batch_size不是很依赖,单块GPU就可以训练YOLOV4。

YOLOV4论文YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

### 马赛克效果移除的方法 在图像处理中,移除或关闭马赛克效果通常涉及复杂的逆向工程过程以及特定的去模糊技术和超分辨率重建技术。对于已经应用了马赛克滤镜的图片来说,完全恢复原始质量几乎是不可能的任务,因为马赛克本质上是一种信息丢失的过程。 然而,可以采用一些先进的算法和技术来尝试改善被遮盖区域的质量: #### 方法一:基于插值法修复 一种较为简单的方式是利用周围像素的信息来进行插值填充。这种方法适用于马赛克颗粒较大且分布均匀的情况。通过分析未受影响区域的颜色特征,使用双线性插值或多维样条函数等方式填补受损区域能够获得一定的视觉改进[^1]。 ```python import cv2 import numpy as np def remove_mosaic(image_path): img = cv2.imread(image_path) # 假设已知mosaic mask的位置和大小 mosaic_mask = ... # 定义mask h, w = img.shape[:2] result = np.zeros_like(img) for i in range(h): for j in range(w): if not mosaic_mask[i][j]: result[i][j] = img[i][j] else: neighbors = [] # 获取邻近非马赛克点坐标并计算平均值作为当前点的新值 ... avg_color = sum(neighbors)/len(neighbors) result[i][j] = avg_color return result ``` 此代码片段展示了如何遍历整个图像,并针对标记为马赛克的部分寻找临近正常像素进行加权求均值的操作以达到去除马赛克的效果。 #### 方法二:深度学习模型的应用 近年来随着计算机视觉领域的发展,出现了许多优秀的预训练神经网络用于解决此类问题。例如DCNN(Deep Convolutional Neural Networks),GANs (Generative Adversarial Networks),这些模型可以从大量样本数据中学到更高级别的抽象表示形式从而更好地预测缺失内容[^3]。 具体而言,可以通过收集大量的含马赛克及其对应的清晰版本的数据集对上述提到的任一类框架进行微调训练得到专用于消除马赛克现象的有效工具。不过值得注意的是这类方案往往需要强大的硬件支持并且前期准备工作量巨大[^4]。
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