YOLO数据集中数据增强技术的应用（包括裁剪、平移、旋转、调整亮度和添加噪声等）

简介：
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。