专注做蔬菜的网站,做一个网站要注意什么东西,公司网站改版需要怎么做,中国设计品牌网在训练小目标检测的时候，yolov5数据常用的增强会导致目标残缺，特别是对文字目标进行检测的时候，增强导致文字目标残缺后，训练出的模型常常会出现误检，将部分笔画检测出文字；所以就对目标中的数据增强后的结果做了合适的处理：
替换代码包括（utils/datasets.pyutils/dat…在训练小目标检测的时候，yolov5数据常用的增强会导致目标残缺，特别是对文字目标进行检测的时候，增强导致文字目标残缺后，训练出的模型常常会出现误检，将部分笔画检测出文字；所以就对目标中的数据增强后的结果做了合适的处理：
替换代码包括（utils/datasets.pyutils/datasets.pyline 755）： #---原始代码--begin
# for x in (labels4[:, 1:], *segments4):
# np.clip(x, 0, 2 * s, out=x) # clip when using random_perspective()#----end#---新的代码：fxp beginwidth_ = 2*simg4, labels4 = selected_elements_func_x(img4, labels4, width_)#---end
def selected_elements_func_x(img4, labels4, width_):'''#对有遮挡的目标区域，进行标签去除和相应的目标位置填充:param labels4::return:
