yolo实例分割数据集扩充
时间: 2025-04-30 15:45:24 浏览: 32
### YOLO实例分割数据集扩充的方法
对于YOLO实例分割的数据集扩充,可以采用多种策略来增加数据量和多样性。一种常见的方式是在本地建立两个文件夹用于管理原始数据及其增强版本[^2]。
#### 使用Python脚本进行图像增广
为了有效扩展数据集,在`data`目录下放置初始的图片与对应的标签文件;随后创建另一个名为`data2`的目标位置专门存储经过变换处理后的素材。利用特定编写好的Python程序执行批量转换操作,这些操作可能包括但不限于旋转、翻转以及颜色抖动等技术手段。
```python
import os
from imgaug import augmenters as iaa
def augment_images(input_dir, output_dir):
seq = iaa.Sequential([
iaa.Fliplr(0.5), # horizontal flips
iaa.Crop(percent=(0, 0.1)), # random crops
iaa.Sometimes(
0.5,
iaa.GaussianBlur(sigma=(0, 0.5))
),
iaa.LinearContrast((0.75, 1.5)),
iaa.AdditiveGaussianNoise(loc=0, scale=(0.0, 0.05*255), per_channel=0.5),
iaa.Multiply((0.8, 1.2), per_channel=0.2)
])
for filename in os.listdir(input_dir):
if not (filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png')):
continue
image_path = os.path.join(input_dir, filename)
images = [] # Load your images here...
augmented_images = seq(images=images)
save_augmented_image(output_dir, augmented_images)
# Function to handle saving of the augmented data would go here.
```
此段代码展示了如何定义一系列随机化的图像变形序列,并将其应用于输入路径下的每一张符合条件的照片上,最终将修改过的影像另存至指定输出路径中。
#### Labelme工具辅助标注优化
除了自动化方式外,还可以借助Labelme软件完成更精细的手工调整工作。当已经拥有一定数量的基础样本之后,可以通过训练初期模型获得预测结果并导出成`.txt`形式的文字描述文档。接着把这些信息重新解析回JSON结构以便于后续的人工校正过程,进而形成高质量的新一轮学习资料库[^3]。
通过上述两种途径相结合的办法能够显著提升YOLO系列框架针对具体应用场景下的泛化能力,同时也降低了人工成本投入。
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