在處理faster-rcnn和yolo時筆者使用labelimg標註圖片 但是我們只截取了大概800張左右的圖,這個量級在訓練時肯定是不夠的,所以我們需要使用數據增強(無非是旋轉加噪調量度)來增加我們的訓練樣本 這裡附上 視頻按幀率截取圖片的腳本代碼 https://www.cnblogs.com/ ...
在處理faster-rcnn和yolo時筆者使用labelimg標註圖片
但是我們只截取了大概800張左右的圖,這個量級在訓練時肯定是不夠的,所以我們需要使用數據增強(無非是旋轉加噪調量度)來增加我們的訓練樣本
這裡附上 視頻按幀率截取圖片的腳本代碼 https://www.cnblogs.com/bob-jianfeng/p/11140444.html
網上找到一個非常好的開源代碼用來數據增強,這裡記錄一下,以備以後使用
https://github.com/xinyu-ch/Data-Augment
下載後
只需將裡面IMG_dir和XML_dir 修改為我們原始xml路徑和存放路徑
1 IMG_DIR =r"xxxxx" 2 XML_DIR =r"xxxxx"
預設按照1:20的數量增加
可以修改
1 AUGLOOP = 20 # 每張影像增強的數量
修改增強的數量
github不能下的我附上百度雲分享
鏈接:https://pan.baidu.com/s/1ei47dUDuK7zqvRYhK3cwow
提取碼:hmui
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