YOLO标签实例剪裁，存到相对应的分类文件夹里

适应于YOLOv5，YOLOv8等，将目标检测数据集提取为图像分类的数据集 1. 确保新图像路径存在 2. 遍历所有图片文件 3. 定义类别名称列表 安装：pip install opencv-python,tqdm

TensorRT-YOLOV8 python代码

包含YOLOv8的TensorRT加速的相关代码 1、适用于TensorRT模型的导出代码 2、模型调用，结果图保存 3、POST接口、Get接口和接口调用代码 接口代码是先加载模型，再进行推理，推理速度RTX3090速度3.6ms左右 相关教程，请看我博客内容。

目标检测数据扩增（copy-paste方式）

调研了一下数据扩增的方法，无外乎是旋转、镜像、噪声、剪切等。 以上方式只能在原有的图像上进行简单的处理，目前这个方法参考语义分割中的copy_paste方法，将其适用于目标检测VOC数据集格式。 功能： 1、随机提取目标框。 2、单个或者多个目标框随机与其他图像进行结合生成新的图像数据 3、限制目标的位置，避免与结合图的目标框重叠（可自行进行删改） 4、增加数据的倍数设置，例如，你有10张图，倍数设置为10，那么在新的文件夹里重新生产100张图片，里面的位置随机。 5、可以看一下我的其他资源，有个普通扩增，两者可以结合，生成自己需要的数据。 注意：此资源仅限于个人学习适用！！！！！！

目标检测行人检测数据集VOC格式（xml）,包含两个数据集

行人目标检测数据集，包含xml、图片、txt标签。数据集大小一个400多M，一个100多M。

VOC格式数据增强，可以按照自己的需求进行增加

文件说明： need_aug_num = 1 # 每张图片需要增强的次数 is_endwidth_dot = True # 文件是否以.jpg或者png结尾 parser.add_argument('--source_img_path', type=str, default='需要增强图片路径') parser.add_argument('--source_xml_path', type=str, default='.需要增强xml路径') parser.add_argument('--save_img_path', type=str, default='增强后图片保存路径') parser.add_argument('--save_xml_path', type=str, default='增强后xml保存路径')

VOC硬币数据集xml格式

自己标记的硬币数据集，一共包含三种类型： 1、yiyuan（一元） 2、wujiao（五角） 3、yijiao（一角）

李峋式的浪漫-爱心代码

李峋式的浪漫—爱心代码 包含四种样式 1、相似度百分之99 2、衍变1（中间可以加名字） 3、衍变2（不同效果） 4、衍变3（蓝红跑马灯样式）