YOLO离线数据增强代码

欢迎使用YOLO离线数据增强工具包！本仓库致力于提供一套全面且高效的数据增强解决方案，特别适用于基于YOLO（You Only Look Once）系列的目标检测项目。通过集成多种先进的图像处理技术，旨在丰富您的训练数据集，从而提升模型的泛化能力和识别准确性。

特性概览

像素级增强

• HSV增强：调整色调、饱和度和明度，增加图像多样性。
• 几何变换：
  • 旋转与平移，模拟不同视角下的观察效果。
  • 缩放与剪切，适应各种尺寸目标的变化。
  • 透视变换，模拟不同的相机角度和深度感知。
  • 翻转，水平或垂直翻转以扩大训练样本。

图片级增强

• MixUp：将两张图像按一定比例混合，引入新特征。
• Cutout：随机“挖空”部分图像，增强网络对缺失信息的容忍度。
• CutMix：在一张图像上切割并粘贴另一张图像的一部分，同时保持标签的一致性。
• Mosaic：拼接四张图像创建复合场景，极大丰富背景和物体布局。
• Copy-Paste：从一图像复制对象到另一图像中，有效增加目标类别实例数。

基本图片处理

• 图像预处理：自动将图像的最长边缩放到640像素，短边通过填充保证统一大小，适配多数模型输入要求。

使用场景

• 开发: 快速构建多样化训练集，加速模型训练过程。
• 调试: 确认增强效果，优化数据增强策略。
• 图像处理: 单纯作为强大的图像处理工具库使用。

快速入门

1. 克隆仓库：首先，通过Git克隆此仓库到本地。

   git clone https://github.com/your-repo-url.git
   

2. 环境搭建：确保你的Python环境已安装必要的库，如numpy, Pillow, OpenCV等。

3. 配置与调用：参照仓库内的说明文档或示例脚本，根据自己的需求选择合适的数据增强功能进行配置与调用。

4. 开始增强：运行你的脚本，见证数据集的多样化魔力！

注意事项

• 在应用到特定项目前，请充分测试数据增强的效果，避免过度增强导致训练数据失真。
• 文档内包含详细的操作指南与参数说明，请仔细阅读。

加入我们，探索数据增强的无限可能，让YOLO系列模型训练更加高效、精准。贡献你的想法或反馈，共同推进计算机视觉的进步！