目标检测+图像分类数据增强，包括亮度、对比度、HSV增强，MOSCI马赛克增强，平移、错切、仿射变换增强等多种方法的集成.zip

# 目标检测+图像分类数据增强集成 #### 介绍 这是一个目标检测与图像识别数据增强仓库，包括亮度、对比度、HSV增强，MOSAIC马赛克增强，平移、错切、仿射变换增强等多种方法的集成 #### 使用说明 # 项目结构整理 **运行setup.py,自动创建所需文件夹** # 亮度，对比度，HSV调整 ## 第一步 进入**BASICmore_data**文件夹 **.txt**文件放**labels**中， **.jpg**放**smallimage**中，运行 **MOREdata.py** 可在第一步前用**toJPG.py**转其他图片为jpg，查看代码注意新文件夹路径，默认需要新建一个文件夹 ## 第二步 运行完成后**txt**在**morelabels**中，**jpg**在**moreimage**中 #注意#​上述步骤默认**亮度，对比度，hsv**增强，各3次，修改**MOREdata.py**的**num变量**来修改次数 次数较多可对函数里的**随机数**进行**优化** ​注意：亮度对比度的改变在1.1到1.4，0.6到0.9，正常的图肉眼看上去还是认得出的（视整体数据情况，可以先抽取几张测试，再决定范围） ‍ # 图像分类数据增强 方法同亮度等，**MOREdata.py**已集成**平移、侧切、翻转、仿射变换**等操作，适当修改**MOREdata.py**即可 注意：图像分类不需要标注文件 ‍ # MOSAIC增强 ## 第一步 把要增强的文件放到**VOCdevkit/VOC2007**​里， **.txt**文件放**labels**， **.jpg**文件放**JPEGImages** 提前把不是 **.jpg**的文件转成 **.jpg**或者把它和对应的txt文件一起删除，或使用**toJPG.py**进行转换，新文件在原位置 ## 第二步 运行**1yolo2voc.py** 注意：​运行之前按照格式改成数据的类别（2024.9.1） 目前无需修改类别（2024.9.6） ## 第三步 运行**2generate_mosaic.py**，运行前改**Out_Num**变量，想要几张就改几张（增强为多少张），可以先小量调试，**跑起来500张中等配置需要30s左右** ## 第四步 运行**3split.py**，可改**train_percent**变量，这是训练集的比例，也可直接设为1.0 ## 第五步 运行**4vol_plus.py**，最后的训练数据集 **.txt**文件在**mydata/dataset**中