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YOLO数据集数据增强代码【包括图像旋转、裁剪、平移、添加噪声、调整亮度、翻转、镜像和缩放等功能】

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简介:
本项目提供YOLO数据集的数据增强功能实现,涵盖图像的各种变换操作如旋转、裁剪、平移及添加噪音等,以提升模型训练效果。 该资源包含YOLO数据集的数据增强代码,涵盖了图像旋转、裁剪、平移、添加噪声、调整亮度、翻转、镜像以及缩放等多种方法,并且附带有将xml文件转换为txt文件的功能,支持带标签的扩增操作。此外还提供了详细的教程,易于新手上手使用。

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客服
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  • YOLO
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    本项目提供YOLO数据集的数据增强功能实现,涵盖图像的各种变换操作如旋转、裁剪、平移及添加噪音等,以提升模型训练效果。 该资源包含YOLO数据集的数据增强代码,涵盖了图像旋转、裁剪、平移、添加噪声、调整亮度、翻转、镜像以及缩放等多种方法,并且附带有将xml文件转换为txt文件的功能,支持带标签的扩增操作。此外还提供了详细的教程,易于新手上手使用。
  • YOLO技术的应用(
    优质
    本研究探讨了在YOLO数据集上应用多种数据增强技术的效果,如裁剪、平移、旋转及调整图像亮度与添加噪声,以提升模型性能。 YOLO数据集实现数据增强的方法包括裁剪、平移、旋转、调整亮度以及添加噪声等多种技术。这些方法被分别放置在两个文件夹中:Data-enhancement 文件夹可以对 LabelImg 和 LabelMe 标注的文件进行数据增强;而在 DataAugmentation 文件夹里,用户可以根据文档说明自行测试或修改代码以实现所需的数据增强效果。此外,如果使用LabelImg工具标注,则其结果为txt格式,并附有将txt转换成xml的代码文件,方便进一步处理并应用到数据增强中。另外还支持批量重命名图片功能。这些功能适用于需要通过 YOLO 系列目标识别技术来丰富图像数据集的研究者和开发者使用。
  • 批量处理的技术(对比
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    本研究探讨了一种数据增强技术,涵盖图像批量处理中的关键操作如平移、旋转、翻转及对比度调节,旨在提升机器学习模型的泛化能力。 图像的批量数据增强可以通过Python环境轻松实现。使用时只需调整图片来源和输出路径,并根据需求配置功能即可。
  • 使用OpenCV对训练执行、模糊、以实现
    优质
    本项目利用OpenCV库对训练图像进行多样化的预处理操作,包括但不限于旋转、翻转、缩放、模糊化、平移及加噪等,旨在通过数据增强技术扩充与丰富现有数据集,提升机器学习模型的泛化能力和鲁棒性。 使用OpenCV对指定文件夹中的所有训练数据图片进行旋转、翻折、放大、模糊、平移以及增加噪点操作以实现数据扩充。
  • YOLO与.txt格式已标注的扩充方法;涵盖六种技术
    优质
    本文探讨了针对YOLO模型的六种数据增强技术,包括旋转、平移、翻转、裁剪、调亮和加噪,并提出了一套有效扩充.txt格式标注数据集的方法。 YOLO数据增强包括对已标注的数据集进行增强处理以及针对.txt格式数据集的增强操作。这些增强方式主要包括旋转、平移、翻转、裁剪、调整亮度和增加噪声六种方法,旨在提升模型训练效果与泛化能力。
  • C++几何变换置、
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    本项目提供一系列使用C++编写的图像几何变换代码,涵盖平移、镜像、转置、缩放及任意角度旋转等操作。 图像几何变换(C++)代码实现了平移、镜像、转置、缩放和旋转功能,并且代码已经通过测试,运行正常。
  • 在 Android 中利用 libyuv 对 YUV 执行
    优质
    本项目介绍如何在Android平台上使用libyuv库对YUV格式视频数据进行高效处理,包括缩放、旋转、镜像及裁剪等操作。 在Android开发中,可以使用libyuv库对YUV格式的数据进行缩放、旋转、镜像和裁剪等操作。
  • C#中实现任意角
    优质
    本文章介绍如何使用C#编程语言实现对图像的基本变换功能,包括平移、镜像、缩放以及任意角度的旋转。通过详细讲解每种操作的具体步骤与代码示例,帮助读者掌握图像处理的核心技术。 实现图像的自定义平移、任意缩放、镜像显示以及根据输入的旋转读数来完成图像的任意角度旋转。
  • 用纯C++实现24位BMP
    优质
    本项目采用纯C++语言开发,实现了对24位BMP格式图片进行旋转、缩放及裁剪等操作的功能。通过算法优化确保高效处理大尺寸图像。 纯C++实现24位BMP图像的旋转、缩放、裁剪等一系列操作,可供大家参考学习。