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人工智能项目实践：利用Copy-paste方法进行小目标数据增强（基于YOLOv5和DOTA数据集）

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简介：
本项目运用Copy-paste技术提升小目标检测数据量，针对YOLOv5模型在DOTA数据集上的训练效果进行了优化实验。 在人工智能项目实践中，我们实现了基于YOLOv5旋转标签格式的Copy-paste小目标数据增强技术，并应用于DOT数据集上。这项工作借鉴了SmallObjectAugmentation-master、ultralytics yolov5以及DOTA_devkit_YOLO的相关成果和方法。

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  • 人工智能项目实践：利用Copy-paste方法进行小目标数据增强（基于YOLOv5和DOTA数据集）
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    本项目运用Copy-paste技术提升小目标检测数据量，针对YOLOv5模型在DOTA数据集上的训练效果进行了优化实验。 在人工智能项目实践中，我们实现了基于YOLOv5旋转标签格式的Copy-paste小目标数据增强技术，并应用于DOT数据集上。这项工作借鉴了SmallObjectAugmentation-master、ultralytics yolov5以及DOTA_devkit_YOLO的相关成果和方法。
     
  • 基于Yolov5的人工智能项目实践——旋转目标检测
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    本项目采用YOLOv5框架进行深度学习训练，专注于解决旋转目标检测问题，旨在提高复杂场景下物体定位与识别的准确率和效率。 基于YOLOv5的旋转目标检测使用CSL_Label（Oriented Object Detection）方法进行Rotated BBox检测。这种方法结合了YOLOv5的高效性和方向感知对象检测的能力，适用于需要精确识别倾斜或旋转物体的应用场景。
     
  • 行人目标检测数据集（YOLOV5目录格式）
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    本数据集为行人目标检测设计，遵循YOLOv5目录结构，包含大量标注图像，适用于训练和评估高性能行人检测模型。 项目包含行人图像目标检测数据集（采用YOLO格式的txt文件），数据按照YOLOV5目录结构保存，可以直接用于训练和测试。 该数据集中仅有一个类别：person，在各种生活环境中进行人体检测。 整个数据集大小为526MB，并分为训练集和测试集： - 训练集包含3000张图片及其对应的3000个标签txt文件； - 测试集包括300张图片及相应的300个标签txt文件。 此外，还提供了一个检测类别的字典文本段落件。 为了便于查看数据情况，我们提供了可视化脚本。运行该脚本时只需输入一张图像即可绘制出边界框，并将其保存在当前目录下。此脚本无需任何修改便可直接使用。
     
  • 基于YOLOv5与DeepSort的人工智能项目实践：车辆及行人的追踪与计数
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    本项目采用YOLOv5进行实时目标检测，并结合DeepSort算法实现对视频流中车辆和行人精确跟踪及数量统计，旨在提供高效、准确的监控解决方案。 使用YOLOv5和Deepsort实现车辆行人追踪和计数，并将代码封装成一个Detector类，使其更容易嵌入到自己的项目中。
     
  • 小目标扩增与增强在目标检测数据集中的应用
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    本研究探讨了小目标扩增与增强技术在改进目标检测数据集质量方面的效果，旨在提高模型对小型物体识别精度。 目标检测数据集中的小目标自动增加，并生成对应的txt文件。有两种模式：模式一允许用户选择任意的小目标图片并进行多次粘贴操作。用户需要自行准备这些小目标图片，将其放置在small文件夹下，并准备好相应的类别标签文本段落件放在small_labels文件夹中。模式二则无需用户提供额外数据，默认情况下将原图中的对象压缩成小尺寸后粘贴一次，直接对现有数据集进行处理。代码已实现为工程化工具，只需提供图片路径和对应的txt标签文件路径即可运行。具体操作请参考说明文档。两种模式都不会破坏原有的数据集，而是会在另外的位置生成包含扩展后的带有小目标的数据集，并同时创建相应的增强后txt标签文件。
     
  • 利用YOLOV8进行小目标检测并在NWPU VHR-10及DOTA数据集上验证.zip
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    本项目采用YOLOv8算法对小目标进行高效检测，并在NWPU VHR-10和DOTA数据集上进行了性能验证，展示了优越的精度与速度。 基于YOLOV8实现小目标检测，并在NWPU VHR-10和DOTA数据集上进行测试。
     
  • Python脚本用于目标检测数据集的数据增强
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    本Python脚本旨在通过图像变换技术对目标检测数据集进行扩充，提升模型训练效果和泛化能力。 数据增强可以通过以下七种方式实现，并且可以随机选择几种进行： 1. 裁剪：需要调整边界框（bbox）。 2. 平移：同样需要改变边界框的位置信息。 3. 改变亮度。 4. 加噪声。 5. 旋转角度：这会要求重新计算边界框的坐标值以保持准确性。 6. 镜像处理：这也会影响到物体在图像中的位置，因此必须相应调整其边界框数据。 7. 使用cutout方法。 此外，在进行增强时，系统将根据原始XML文件来决定具体的操作。
     
  • 基于CNN的智慧交通项目实践：利用GTSRB数据集识别交通标志
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    本智慧交通项目采用卷积神经网络（CNN）技术，通过分析德国交通标志识别数据集（GTSRB），实现对复杂道路交通标志的有效识别。 在进行人工智能项目实践中的数据增强部分，特别是针对交通标志检测的FlexibleCP策略与YOLOv3格式的数据集整合过程中，我们的工作流程如下： 1. **格式转换**：首先使用`./until/transfer_format.py`脚本中定义的_to_jing函数将yolov3格式的数据集（dataTest）转换为我们自定义的jing格式数据集(dataTest_jing)。 2. **目标裁剪**：随后执行目标裁剪操作，以进一步优化我们的训练模型性能。所有增强步骤均基于自定义的数据集格式进行。 以上就是主要的操作流程概述。