什么是数据扩增？数据扩增是对数据进行扩充的方法的总称。数据扩增可以增加训练集的样本，可以有效缓解模型过拟合的情况，也可以给模型带来的更强的泛化能力。通常在进行数据扩增操作的时候应该保持图像原本的标签不变，比如对于猫狗分类任务，rotate 或者 flip ，一般对标签是没有影响的，但是对于手写数字识别，比如 9 和 6 就不适用了。当然如果能相应的修改标签，对于网络训练来说是有益的，但是这将又是一

1）默认已有github账号和仓库项目，并且项目下有多个分支；2）默认git工具已正确安装；3）在本地将要上传的代码（or文件）的文件夹下空白处右键，右键会出现两个新选项，分别为Git Gui Here，Git Bash Here，这里我们选择Git Bash Here，进入如下界面LightGBM+LR即为我的项目名；4）初始化本地仓库#如果之前有初始化 init 需要删除命令: rm -rf

一.Requirements本教程所用环境：代码版本V3.0，源码下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5.gitPytorch：1.6.0Cuda：10.1Python：3.7官方要求Python>=3.8 and PyTorch>=1.6.二. 准备自己的数据集（VOC格式）1.在yolov5目录下创建paper_data文件夹（名字可以

功能说明将labelme标注的json文件中的坐标和label信息提取到txt文件中注意：labelme标注时使用“polygon”即画点标注方式，不是“rectangle”和“circle”标注方式，每个点坐标包括x和y,所以总共输出8个坐标值和1个label值。json格式批量转换dir_json为json文件夹dir_txt为txt文件夹同级目录下创建json2txt.py文...

1.需要的python库pip install xlrd2.读取excel指定的列并将内容保存为txt内容代码如下：# coding:utf-8import xlrd# 读取excel文件需要的库def strs(row):values = ""for i in range(len(row)):if i == len(row) - 1:values = values + str(row[i])

骨架提取，也叫二值图像细化。这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度，用于特征提取和目标拓扑表示。骨架提取与分水岭算法也属于形态学处理范畴，都放在morphology子模块内。morphology子模块提供了两个函数用于骨架提取，分别是skeletonize()函数和medial_axis()函数。1）skeletonize()函数在模块：skimage.morphology.skeleton

# -*- coding:utf-8 -*-import csvimport numpy as npwith open('data.csv') as csv_file:row = csv.reader(csv_file, delimiter='|')# 分隔符方式next(row)# 读取首行leftDataProp= []# 创建一个数组来存储数据# 读取除首行以后每一行的第41列数据，并将其加

yolov5在模型推理阶段，命令如下：python detect.py --weights runs/exp1/weights/best.pt --source inference/images/ --device 0 --save-txt该命令中save_txt选项用于生成结果的txt标注文件，会生成每张图片对应文件名的txt检测框信息文件，每个txt会生成一行一个目标的信息，信息包括类别序号、

一.Requirements本教程所用环境：代码版本V3.0，源码下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5.gitPytorch：1.6.0Cuda：10.1Python：3.7官方要求Python>=3.8 and PyTorch>=1.6.二. 准备自己的数据集（VOC格式）1.在yolov5目录下创建paper_data文件夹（名字可以