YOLOv5数据增强与扩充（含雨雾雪及曝光调整）
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简介：
本项目专注于改进YOLOv5目标检测模型，通过引入多种天气条件如雨、雾、雪以及不同曝光度的数据增强技术，提升其在复杂环境中的识别精度和鲁棒性。
适用于处理数据不平衡问题的一种方法是通过数据增强来扩充数据集。主要功能包括：添加雨、雪、雾效果，图像倒置，随机黑框遮挡，调整曝光度，镜像变换，模糊处理，旋转以及缩小等操作。
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