# 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
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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
共13个文件
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png:2个
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2024-10-30
16:25:55
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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,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 (13个子文件)
Object-detection-AND-image-classification-data-enhancement-integration
4vol_plus.py 3KB
1yolo2voc.py 6KB
setup.py 860B
assets
ef4a60ea9402a177154fc47970185e5-20240823141225-rqvlvwv.png 108KB
511baca347ff94c24dcb3c03d20dafd-20240823142917-bsp069l.png 54KB
介绍.txt 2KB
utils
utils.py 1KB
random_data.py 11KB
2generate_mosaic.py 4KB
toJPG.py 807B
BASICmore_data
MOREdata.py 8KB
toJPG.py 812B
3split.py 1KB
共 13 条
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