YOLO系列之玩转数据集增强（平移、翻转、噪声、cutout、亮度）篇

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分类专栏： YOLOv8改进系列 YOLO改进系列 文章标签： YOLO 人工智能 深度学习 python 目标检测
于 2023-12-19 10:10:53 首次发布
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数据增强是深度学习中提高模型泛化能力的重要手段，包括几何变换如翻转、旋转、裁剪，像素变换如噪声、亮度调节。本文介绍了YOLO系列中数据增强的方法，如Cutout、Mixup、Cutmix和Mosaic，并提供了代码实现链接。

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🔨 数据增强

数据增强（data augmentation）是在训练神经网络时对原始数据进行一系列变换操作以产生新的样本的技术。它在深度学习中具有重要的意义和重要性，主要体现在以下几个方面：

  • 扩充数据集：数据增强通过对原始数据应用不同的变换操作，可以生成更多、更多样化的训练样本。这样可以有效扩充原始数据集，

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YOLO数据集实现数据增强的方法（裁剪、平移 、旋转、改变亮度、加噪声等）
路人贾的博客
07-16 4万+
数据集样本太少怎么办？数据集优质图像不够怎么办？如何做到更好的数据预处理？一文带你学会数据增强，还可实现带标签的扩充。
【YOLO】YOLO系列数据增强方法综述
浩瀚之水的专栏
04-23 623
YOLO系列通过不断优化数据增强策略，在速度与精度之间取得平衡。开发者应根据任务需求灵活选择增强组合，重点关注小目标增强与遮挡鲁棒性设计，以实现工业级检测性能。
yolo 系列数据增强总结
u011387969的博客
04-18 1985
目标检测数据增强方法总结。
yolo数据增强
KIKI3666的博客
01-08 798
YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法，数据增强是提高模型性能的重要手段。数据增强通过在训练过程中对输入图像进行各种变换，增加模型的泛化能力。
YOLO数据集格式数据增强
qq_37346140的博客
04-26 5257
实现过程：结果图C中箭头所指三个标志牌即截取图A中的标志牌经过翻转抖动等操作复制粘贴到图B中得到图C。cx：标记框中心点的 x 坐标，数值是原始中心点 x 坐标除以 图宽 后的结果。cy：标记框中心点的 y 坐标，数值是原始中心点 y 坐标除以 图高 后的结果。w：标记框的 宽，数值为 原始标记框的 宽 除以 图宽 后的结果。h：标记框的 高，数值为 原始标记框的 高 除以 图高 后的结果。图中5个数值分别表示label_index，cx，cy，w，h，改进的代码可以直接将YOLO格式的标签作为输入。
深度学习中小知识点系列(十五) 解析YOLO实现数据增强(裁剪、平移 、旋转、改变亮度、加噪声等)
专注于人工智能学习，总结
12-05 6954
最近我在做论文实验时从MSCOCO数据集中筛选了符合条件的1260张图片，但数据样本太少了，于是我就利用数据增强的方法实现了带标签的样本扩充，最后扩充为7560张图片。本文就来记录一下过程，有不懂的地方欢迎留言噢~目录前言一、什么是数据增强二、数据增强的作用三、常见的数据增强四、如何在YOLO中实现数据增强第①步 前期准备第②步 加入数据增强的代码第③步 运行第④步 将xml文件转化为txt文件​数据增强是一种重要的机器学习方法之一，是基于已有的训练样本数据来生成更多的训练数据，其目的就是。
YOLOv5的数据增强详解
qq_54695558的博客
09-06 3622
本来是为了对使用了yolov5模型的项目数据集做数据增强，但在学习的过程中发现yolov5本身具有特别多的数据增强方法，现在就来学习一下!由于数据增强方式太多，刚开始只要记住哪种数据增强方式对应哪种效果就好。
待-数据增强：加噪声、改变亮度、裁剪、平移、旋转、镜像、cutout等方法
m0_56843848的博客
10-13 285
数据增强：# 定义图像增强参数 rotate_range = (0, 30) # 随机旋转范围（0到30度） perspective_prob = 0.5 # Perspective变换概率 horizontal_flip_prob = 0.5 # 水平翻转概率 scale_range = (0.8, 1.2) # 随机缩放范围（80%到120%） vertical_flip_prob = 0.5 # 垂直翻转概率 mosaic_prob = 0.5 # Mosaic数据增强概率
改进YOLO系列：数据增强扩充(有增强图像和标注)，包含copypaste、翻转、cutout等八种增强方式
qq_44224801的博客
04-08 6627
本文章实现了常见的数据增强方法包括翻转、cutout、加噪声、亮度、平移、旋转、裁剪等。每种方法都有其独特的作用和意义，如翻转可以使模型适应不同的物体姿态和朝向，而裁剪可以使模型适应不同的物体尺度和大小。此外，还有一些特殊的数据增强方法，如Copy-paste 数据增强，它可以生成大量的高质量、真实的训练样本，但需要额外的背景数据集，并需要注意样本的选择和管理。
YOLO 数据增强 多尺度训练（将原来较大数据拆分为多个小的数据进行训练），实测效果较为显著
iamjingong的博客
05-11 2119
import os import cv2 from tqdm import tqdm def get_imgs_pos(img_w, img_h, cut_w, cut_h, w_stride, h_stride): imgs_pos = [] for beg_w in range(0, img_w, w_stride): for beg_h in range(0, img_h, h_stride): x0, y0 = beg_w, beg_h .
yolo数据增强、旋转、平移、翻转、裁剪、调整亮度和增加噪声6中增强方式随机组合,已标注数据集增强、.txt格式数据集增强
08-22
### yolo数据增强、yolo已标注数据集增强、.txt格式数据集增强；包含旋转、平移、翻转、裁剪、调整亮度和增加噪声6中增强方式随机组合，每张图片扩增到5张。 ### 运行环境 - 系统：MAC - Conda虚拟环境软件包配置： - Package Version - ------------------- --------- - imgaug 0.4.0 - numpy 1.24.3 - opencv-python 4.1.2.30 * 注意：opencv-python版本不能太高，否则报错 * ### 使用教程 - 如果已标注的数据集格式为txt，将其转为xml格式，运行TxtTransfromXml.py文件 ```python # 修改原图片和txt文件路径 if __name__ == '__main__': # Volumes/ACASIS_Media/DeepLearning/ultralytics/datasets/preson
AI金融攻防赛：YOLO模型的数据增强与性能优化(DataWhale组队学习)
极限突破者的博客
10-19 1070
物体检测是计算机视觉中的一个重要任务，它**不仅需要识别图像中的对象类别，还要确定对象在图像中的位置，并以边界框的形式标注出来(类别+位置)**。物体检测的应用场景包括自动驾驶、视频监控、工业检测、金融凭证核验等领域。
YOLO目标检测数据集增强（不需要重新打标签，标签增强后会自动生成）
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m0_62771382的博客
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数据集增强
YOLOV5代码精读之数据增强（augmentations.py）
浩瀚之水的专栏
09-28 2654
YOLOV5中的Mosaic增强是一种有效的数据增强技术，它通过拼接四张图像来丰富数据集、提升训练速度和降低内存需求，同时增强模型对小目标的检测能力。在目标检测任务中，Mosaic增强被广泛应用于提高模型的性能和泛化能力。这段代码的主要功能是对输入图像进行一系列的随机变换，包括仿射变换和透视变换，同时根据变换更新目标框的坐标。这些数据增强方法可以有效提高模型的泛化能力，特别是在计算机视觉任务中，能够增强数据集的多样性，帮助模型更好地适应不同的输入场景。深度学习数据增强方法，透视变换原理以及实例代码详解。
【YOLO】数据增强方法作用及解决问题详解
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04-23 614
YOLO系列通过多样化的数据增强技术提升模型鲁棒性和检测精度。
训练数据不够怎么造？yolo5 最有用的trick 之数据增强详解
OpenDataLab的博客
11-10 7077
yolo5应用的trick繁多，此本文将针对yolo5的数据增强方面进行详细解读
基于YOLOv5框架的数据增强策略研究与实现：针对小规模数据集的扩展与增强技术
我的青春一去不复返
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基于YOLOv5框架的针对小规模数据集的扩展与增强技术
Yolo如何数据集增强
03-25
### YOLO模型中的数据集增强方法 YOLO（You Only Look Once）作为一种高效的目标检测算法，在实际应用中通常会采用多种数据增强技术来提升模型的泛化能力。这些增强方法能够增加训练样本的多样性，从而提高模型对...
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