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yolo数据增强、yolo已标注数据集增强、.txt格式数据集增强;包含旋转、平移、翻转、裁剪、调整亮度和增加噪声6中增强方式随机组合,每张图片扩增到5张。

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eamon-cai/YoloDatasetsEnhance

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YoloDatasetsEnhance

yolo数据增强、yolo已标注数据集增强、.txt格式数据集增强;包含旋转、平移、翻转、裁剪、调整亮度和增加噪声6中增强方式随机组合,每张图片扩增到5张。

运行环境

  • 系统:MAC
  • Conda虚拟环境软件包配置:
  • Package Version

  • imgaug 0.4.0
  • numpy 1.24.3
  • opencv-python 4.1.2.30
  • 注意:opencv-python版本不能太高,否则报错 *

    使用教程

    • 如果已标注的数据集格式为txt,将其转为xml格式,运行TxtTransfromXml.py文件
# 修改原图片和txt文件路径
if __name__ == '__main__':
    # Volumes/ACASIS_Media/DeepLearning/ultralytics/datasets/preson
    root_path = r'datasets/tea/images/val'  # 图片路径
    txt_root = r'datasets/tea/labels/val'   # txt路径

    gt_labels = ['tea']

    yolov5txt2xml(root_path, txt_root, gt_labels=gt_labels)

#修改xml文件存放的路径
out_root = r'datasets/tea/labels' # xml文件存放路径
  • 获取到xml格式的数据集后,对其进行增强,运行datasets_engine.py文件,进行增强
  • 将增强后的xml格式的文件转为txt格式,运行XmlTransfromTxt.py文件
# 修改路径
image_set = 'datasets/tea/labels/val_xml_enhance_2'  # 需要转换的文件夹名称(文件夹内放xml标签文件)
imageset2 = 'datasets/tea/labels/val_txt_enhance_2'  # 保存txt的文件夹,需要先创建val_txt_enhance_2文件夹,否则运行会报错

About

yolo数据增强、yolo已标注数据集增强、.txt格式数据集增强;包含旋转、平移、翻转、裁剪、调整亮度和增加噪声6中增强方式随机组合,每张图片扩增到5张。

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