yolov11使用强数据增强

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向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程 在深度学习的训练中，强数据增强（strong data augmentation）通过对训练数据进行更大幅度的随机变换，增强模型的泛化能力，减少过拟合风险。强数据增强可以包括各种随机的图像变换操作，使得模型能够更好地适应不同的场景和变化。以下是一些常见的强数据增强操作，以及如何在 YOLOv8 训练中使用它们： 一、常见的强数据增强操作 1.1 翻转和旋转： 随机水平翻转、垂直翻转。 随机旋转一定角度（比如±90度），使模型适应不同角度的对象。 1.2 缩放和裁剪： 随机缩放图像的不同部分，让模型适应不同大小的目标。 随机裁剪图像的一部分，或者裁剪成不同的长宽比。 1.3 颜色抖动： 改变亮度、对比度、饱和度和色调。通过这些变换，模型可以适应不同的光照条件。 1.4 模糊和噪声： 添加随机噪声 ………………………………