标签: python object-detection yolo bounding-box data-augmentation
我想使用 YOLO v4 训练一个物体检测模型。我有一个文件夹,其中包含 txt 文件中带有边界框注释的 jpg 图像。我没有太多数据,所以我决定对我的数据进行一些数据增强。我遇到了以下问题:
有没有其他解决方案或建议,不胜感激。 谢谢
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您不必过多担心数据增强,因为它有许多数据增强技术可用于帮助提高模型性能和泛化能力。
YoloV4 使用的一些数据增强技术是 CutMix, Blurring, Class label smoothing, Mosaic data augmentation, Self-Adversarial Training。您可以从 YoloV4 论文 here
CutMix, Blurring, Class label smoothing, Mosaic data augmentation, Self-Adversarial Training
Here 是 YoloV4 的 this GitHub 实现中使用的所有数据增强技术的列表