YOLO中的数据增强详解及参数使用

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 引言 在目标检测算法中，YOLO无疑是机器学习从业者中最受欢迎的选择。其卓越的速度和准确性使其成为广泛应用的首选。随着时间的推移，YOLO的多个版本如V5、V7、V8和YOLO-NAS相继出现，不断刷新目标检测的最新记录。 然而，要微调这些YOLO模型以实现最佳性能，仅仅实现算法本身是不够的。其中一个关键方面是数据增强。每个YOLO版本都有其默认的数据增强配置，但仅仅依赖这些设置可能无法为您的特定用例带来理想的结果。 在本文中，我们将探讨可用的数据增强技术并详细了解它们。 通过深入了解这些增强选项，您将能够更好地根据您的特定需求定制和微调您的YOLO模型。 不同的数据增强方法 图像HSV（色调、饱和度和明度）增强 这种增强技术通过引入颜色、光照条件和对比度的变化来帮助YOLO模 ………………………………