训练数据 数据分类和目标检测的非常关键的数据增强算法

目录

1  图像变化

2 亮度增强的方法

3  基于数据工具的结果

4  经常用于目标检测的方法的数据增强的方法


1  图像变化

进行批量处理。包括图片旋转、翻转、模糊、增加噪声、改变亮度几种处理

数据算法需要很多的方法

比如数据增强的方法

2 亮度增强的方法

【目标检测】yoloV5算法详解 一、与yoloV4相比,yoloV5的改进 输入端:在模型训练阶段,使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放 基准网络:使用了FOCUS结构和CSP结构 Neck网络:在Backbone和最后的Head输出层之间插入FPN_PAN结构 Head输出层:训练时的损失函数GIOU_Loss,预测筛选框的DIOU_nns 二、yoloV5结构框架 CBL:CBL模块是由Conv+BN+Leaky_relu激活函数组成 Res unit:借鉴ResNet中的残差结构,用来构建深层网络,CBM是 阅读详情

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