yolo - 暗网中的数据增强和训练 YOLO

Question

我一直想知道数据增强是使用 yolo 的配置文件完成还是在 src/image.c 中实现。我说的是暗网和问题 #1408 的研究。

经过大量研究，我正在解决这个问题。如果我查看问题 #1408 darknet 的答案，很明显增强是在位于 darkenet 存储库的 src 文件夹中的image.c中实现的，但另一方面，如果我查看yolo.cfg 文件并指向第 13 行，增强的14、15 和 16 个参数在那里定义为角度、饱和度、曝光度和色调。

我很困惑。如果我查看位于 src 目录中的文件 image.c，则增强的方法是load_data_detection()和rotate_crop_image但因为这些只是方法。如何为他们提供价值。

我要扔光的另一点是关于角度旋转支持yolo。我在某处读到没有提供 yolo 角度支持。是否可以对此进行一些阐述。

在使用图像训练 yolo 模型期间，我在终端中得到了结果，这表明图像数量在训练期间有所增加，就像我正在使用 400 张图像进行训练一样，但是在训练期间，我得到了以下输出

1180：1.007143，1.776118 平均损失，0.001000 率，3.467960 秒，75520 张图像，还剩 3.077078 小时

任何有用的帮助或链接对我来说都是值得的。

标签： yolodarknetcustom-training