对yolov5进行数据增强后生成图片怎样可以自动集中保存，并且通过yolov5直接全部检测出来并可以得到训练结果可视化图
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爱晚乏客游 2022-04-12 10:35关注如果你需要可视化，安装下wandb，会把每epoch的训练和预测都绘制在界面上
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- 2022-04-12 10:19回答 1 已采纳 如果你需要可视化，安装下wandb，会把每epoch的训练和预测都绘制在界面上
- 2023-03-08 21:29回答 6 已采纳 “Devil组”引证GPT后的撰写： import torch import numpy as np import albumentations as A def fmix(x, y, alpha=
- 2022-02-17 14:25回答 1 已采纳 不需要，之前模型训练好了打包出来，有个参数文件，下次直接把这个参数model.load_weights（）把之前的参数load进去，然后只训练新的数据就行
- 2023-07-16 17:38爱钓鱼的歪猴的博客 从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像，有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域，从而...
- 2023-02-16 17:21回答 2 已采纳 文件损坏你是如何定义的？是打不开么？如果不是0字节，也许是编码问题，可以试试ffplay来播放看看，安装ffmpe，使用命令 ffplay xxx.mp4
- 2023-03-20 21:18回答 3 已采纳 v8用的是默认文件控制参数的，在这个文件里面填写上你的数据集配置的yaml，如果你成功在v5上面训练的话，可以把v5的这个文件拷贝过来。不过需要注意的是，路径最好写成绝对路径。
- 2021-12-27 17:14回答 2 已采纳 CUDA out of memory 提示你显存不够，吧batchsize减小或者imgz减小
- 2022-11-28 17:39白熊188的博客 【代码】【YoloV5】YoloV5训练图片增强 python代码。
- 2022-09-29 16:59回答 1 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答 本次提问扣除的有问必答次数，已经为您补发到账户，我们后续会持续优化，扩大我们的服务范围，为您带来更好地服务。
- 2023-04-18 15:26回答 3 已采纳 最后发现是分辨率的问题
- 2022-01-31 18:03回答 1 已采纳 你可以看一下yolo的dataset源码，他是可以通过图片的命名找到相应的label的。
- 2023-07-06 15:17一壶浊酒..的博客 yolov5数据增强
- 2022-08-12 13:39回答 1 已采纳 将学习率改为0.00001，步子太大，扯到蛋了，改小点
- 2023-10-15 22:38目标检测的数据增强python代码，包括： 1. 裁剪(需改变bbox) 2. 平移(需改变bbox) 3. 改变亮度 4. 加噪声 5. 旋转角度(需要改变bbox) 6. 镜像(需要改变bbox) 7. cutout等方法。
- 2021-07-27 17:32cv-daily的博客 yolov5中用到的数据增强方法： self.mosaic 启用马赛克增强 self.mosaic_border = [-img_size // 2, -img_size // 2] 马赛克扩充 albumentations.Blur(p=0.1), 用一个随机尺寸的核来模糊图片 albumentations.Median...
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