超详细的描述UItralytics中的特征增强方法

本文主要是介绍超详细的描述UItralytics中的特征增强方法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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YOLOv8（附带各种任务详细说明链接）

各个特征增强参数概述

各个参数优缺点与调整技巧

1. hsv_h (色调调整)

2. hsv_s (饱和度调整)

3. hsv_v (亮度调整)

4. degrees (图像旋转)

5. translate (图像平移)

6. scale (图像缩放)

7. shear (图像剪切)

8. perspective (透视变换)

9. flipud (上下翻转)

10. fliplr (左右翻转)

11. bgr (通道翻转)

12. mosaic (马赛克)

13. mixup (图像混合)

14. copy_paste (复制粘贴)

15. auto_augment (自动增强)

16. erasing (随机擦除)

17. crop_fraction (图像裁剪)

总结

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各个特征增强参数概述

参数	类型	默认值	范围	描述
hsv_h	float	0.015	0.0 - 1.0	通过色轮的一部分调整图像的色调，引入颜色变异。有助于模型在不同光照条件下泛化。
hsv_s	float	0.7	0.0 - 1.0	改变图像的饱和度，影响颜色的强度。用于模拟不同的环境条件。
hsv_v	float	0.4	0.0 - 1.0	修改图像的亮度（值），帮助模型在不同光照条件下表现良好。
degrees	float	0	-180 - +180	随机旋转图像，范围在指定的度数内，提高模型识别各种方向物体的能力。
translate	float	0.1	0.0 - 1.0	水平和垂直地按图像大小的一定比例平移图像，有助于学习检测部分可见的物体。
scale	float	0.5	>=0.0

这篇关于超详细的描述UItralytics中的特征增强方法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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