摘要：2. 图片级:MixUp、Cutout、CutMix、Mosaic、Copy-Paste等'''importmathimportosimportrandomimportcv2importnumpy as np# 将图像的最长边缩放到640,短边填充到640def fix_shape(img......2. 图片级:MixUp、Cutout、CutMix、Mosaic、Copy-Paste等'''importmathimportosimportrandomimportcv2importnumpy as np# 将图像的最长边缩放到640,短边填充到640def fix_shape(img
以下是我根据pytorch YOLOV4的代码对Mosaic数据增强进行的整理。 图1 部分代码展示: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 oh, ow, oc = img.shape # img为读取的图片数据 # self.cfg.jit
yi xia shi wo gen ju p y t o r c h Y O L O V 4 de dai ma dui M o s a i c shu ju zeng qiang jin xing de zheng li 。 tu 1 bu fen dai ma zhan shi : 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 o h , o w , o c = i m g . s h a p e # i m g wei du qu de tu pian shu ju # s e l f . c f g . j i t . . .
前言 原理 完整实现代码 第二种实现 1. 方法介绍 2. 代码展示 2.1 加载图片及标签 2.2 图像分割 2.3 图像合并 2.4 处理检测框边界 3. 完整代码 最后一种通用代码 前言 Mosaic数据
全部代码 ChatGPT & MidJourney 绘图免魔法无限使用【 点击领取】 什么是Mosaic数据增强方法 Yolov4的mosaic数据增强参考了CutMix数据增强方式,理论上具有一定的相似性! CutMix数据
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坐标变换代码: x1a,y1a,x2a,y2a=xc,max(yc-h,0),min(xc+w,s*2),yc x1b,y1b,x2b,y2b=0,h-(y2a-y1a),min(w,x2a-x1a),h 整体代码: importnumpyasnpimportrandomimp
1.2 普通数据增强结果及代码 2 Mosaic数据增强 2.1 Mosaic数据增强的过程 2.2 实现代码 1 普通数据增强方法 使用数据增强方法对于训练神经网络非常有
Mosaic 数据增强算法参考 CutMix数据增强算法。CutMix数据增强算法使用两张图片进行拼接,而Mosaic 数据增强算法一般使用四张进行拼接,但两者的算法原理是非常相似的。 方法步骤: (1)
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4. Mosaic代码说明 第一张图像填充到mosaic中的图像示例: # 计算马赛克图像中的坐标信息(将图像填充到马赛克图像中) w=736 h = 552 马赛克图像:(x1a,y1a)左上角 (x2a,y2a)右下角x1
第3章 YOLO V5 - ultralytics代码解析 3.1 使能马赛克数据增强 超参数:hyp['mosaic'] 3.2 load_mosaic(self, index) def load_mosaic(self, index) { # 该函数会4张图片,先进行随机
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