我正在尝试使用GoogleCollab制作一个YoloV4微型定制数据集。我将labelImg.py用于图像注释,如https://github.com/tzutalin/labelImg所示
我已经注释了一个图像,如下所示
带有注释坐标的.txt文件如下所示:
0 0.580859 0.502083 0.303906 0.404167
我只有一门课,那就是计算器课。我想用这一张图片再制作4张带注释的图片。我想每次将带注释的图像旋转45度,并创建一个新的带注释的图像和一个.txt坐标文件。我在roboflow中看到过类似的事情,但我不知道如何使用python脚本手动完成。有可能吗?如果是,怎么做
您可以查看下面的repo和文章,了解基于python的数据增强,包括旋转、剪切、调整大小、平移、翻转等
https://github.com/Paperspace/DataAugmentationForObjectDetection
https://blog.paperspace.com/data-augmentation-for-bounding-boxes/
如果您对yolov4使用AlexeyAB's darknet repo,那么可以使用一些增强来增加训练数据的大小和变化
https://github.com/AlexeyAB/darknet/wiki/CFG-Parameters-in-the-%5Bnet%5D-section
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Data augmentation
部分,在该部分中,您可以通过将各种已定义的增强添加到yolocfg
文件来使用它们进行对象检测相关问题 更多 >
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