【YOLOV5-6.x讲解】数据增强方式介绍+代码实现

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【YOLOV5-6.x 版本讲解】整体项目代码注释导航现在YOLOV5已经更新到6.X版本，现在网上很多还停留在5.X的源码注释上，因此特开一贴传承开源精神！5.X版本的可以看其他大佬的帖子本文章主要从6.X版本出发，主要解决6.X版本的项目注释与代码分析！......https://blog.csdn.net/qq_39237205/article/details/125729662

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祝福你朋友早日发表sci！

1 数据增强的作用

• 分割需要在像素级别进行标签标注
• 一些专业领域的图像标注，依赖于专业人士的知识素养
• 在数据集规模很小的情况，如何提高模型的表现力
• 迁移学习：使得具有大量标注数据的源域帮助提升模型的训练效果
• 数据增强 学习到空间的不变形，像素级别的不变形特征都有限，利用平移，缩放，旋转，改变色调值等方法，让模型见过各种类型的数据，提高模型在测试数据上的判别力

2 YOLO数据增强的方法

2.1 rectangular

2.1.1 含义

同个batch里做rectangle宽高等比变换， 加快训练 ，对于多余的黑边做到最小，实现降低计算量。

2.1.2 图解

2.1.3 代码

# 文件位置：utils/datasets.py
# 6、为Rectangular Training作准备：即减少大小不同图片处理时，对于多余的黑边做到最小，实现降低计算量
        # 这里主要是注意shapes的生成 这一步很重要 因为如果采样矩形训练那么整个batch的形状要一样 就要计算这个符合整个batch的shape
        # 而且还要对数据集按照高宽比进行排序 这样才能保证同一个batch的图片的形状差不多相同 再选择一个共同的shape代价也比较小
        if self.rect:
            #  所有训练图片的shape
            s = self.shapes  # wh
            # 计算高宽比
            ar = s[:, 1] / s[:, 0]  # aspect ratio
            irect = ar.argsort()    # 根据高宽比排序
            self.img_files = [self.img_files[i] for i in irect] # 获取排序后的img_files
            self.label_files = [self.label_files[i] for i in irect]  # 获取排序后的label_files
            self.labels = [self.labels[i] for i in irect]   # 获取排序后的labels
            self.shapes = s[irect]   # 获取排序后的wh
            ar = ar[irect]   # 获取排序后的wh

            # 计算每个batch采用的统一尺度 Set training image shapes
            shapes = [[1, 1]] * nb
            for i in range(nb):
                # 同一个batch的图片提取出来
                ari = ar[bi == i]
                mini, maxi = ari.min(), ari.max()   # 获取第i个batch中，最小和最大高宽比
                if maxi < 1:
                    # [H,W]如果高/宽小于1(w > h)，宽大于高，矮胖型，(img_size*maxi,img_size)（保证原图像尺度不变进行缩放）
                    shapes[i] = [maxi, 1]
                elif mini > 1:
                    # [H,W]如果高/宽大于1(w < h)，宽小于高，瘦高型，(img_size,img_size *（1/mini）)（保证原图像尺度不变进行缩放）
                    shapes[i] = [1, 1 / mini]
            # 计算每个batch输入网络的shape值(向上设置为32的整数倍)
            # 要求每个batch_shapes的高宽都是32的整数倍，所以要先除以32，取整再乘以32（不过img_size如果是32倍数这里就没必要了）
            self.batch_shapes = np.ceil(np.array(shapes) * img_size / stride + pad).astype(np.int) * stride

2.2 HSV变换

2.2.1 含义

• HSV-Hue augmentation (fraction)， 色调
• HSV-Saturation augmentation (fraction)， 饱和度
• HSV-Value augmentation (fraction)， 曝光度

2.2.2 图解效果

2.2.3 代码

# 调用函数的文件位置：文件位置：utils/datasets.py
# 色域空间增强Augment colorspace：H色调、S饱和度、V亮度
# 通过一些随机值改变hsv，实现数据增强
augment_hsv(img, hgain=hyp['hsv_h'], sgain=hyp['hsv_s'], vgain=hyp['hsv_v'])

# 被调用的函数位置：utils/augmentations.py
def augment_hsv(im, hgain=0.5, sgain=0.5, vgain=0.5):
    # HSV color-space augmentation
    if hgain or sgain or vgain:
        r = np.random.uniform(-1, 1, 3) * [hgain, sgain, vgain] + 1  # random gains
        hue, sat, val = cv2.split(cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2HSV))
        dtype = im.dtype  # uint8

        x = np.arange(0, 256, dtype=r.dtype)
        lut_hue = ((x * r[0]) % 180).astype(dtype)
        lut_sat = np.clip(x * r[1], 0, 255).astype(dtype)
        lut_val = np.clip(x * r[2], 0, 255).astype(dtype)

        im_hsv = cv2.merge((cv2.LUT(hue, lut_hue), cv2.LUT(sat, lut_sat), cv2.LUT(val, lut_val)))
        cv2.cvtColor(im_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR, dst=im)  # no return needed

2.3 随机旋转、平移、缩放、裁剪，错切/非垂直投影 、透视变换（从0开始）

2.3.1.1 旋转+缩放

分析：

• src为左边图片，dst为右边旋转缩放变换后的图片， xy为横纵坐标， M为旋转缩放矩阵
• 旋转参数主要是M[0,1], M[1, 0]起作用, 且M[0,1], M[1, 0]互为相反数
• 缩放参数主要是M[0,0], M[1,1]起作用

2.3.1.2 平移

• src为左边图片, dst为右边旋转缩放变换后的图片， xy为横纵坐标， M为平移矩阵
• x轴平移参数主要是M[0,2]起作用
• y轴平移参数主要是M[1,2]起作用

2.3.1.3 错切/非垂直投影

• 错切的类似于固定图片一边， 对另外平行一边施加一个推力形成的变形
• src为左边图片, dst为右边错切变换后的图片， xy为横纵坐标， M为错切矩阵
• 错切参数主要是M[0,1], M[1, 0]起作用

2.3.1.4 透视变换

• src为左边图片, dst为右边透视变换后的图片， xy为横纵坐标， M为变换矩阵
• 变换参数主要是M[2,0], M[2,1]起作用

2.3.2 代码实现

# 调用函数地址：utils/datasets.py
# Augment
        # random_perspective Augment  随机透视变换 [1280, 1280, 3] => [640, 640, 3]
        # 对mosaic整合后的图片进行随机旋转、平移、缩放、裁剪，透视变换，并resize为输入大小img_size
img4, labels4 = random_perspective(img4, labels4, segments4,
                                           degrees=self.hyp['degrees'], # 旋转
                                           translate=self.hyp['translate'], # 平移
                                           scale=self.hyp['scale'], # 缩放
                                           shear=self.hyp['shear'], # 错切/非垂直投影
                                           perspective=self.hyp['perspective'], # 透视变换
                                           border=self.mosaic_border)  # border to remove

# 被调用的函数地址：utils/augmentations.py
def random_perspective(im, targets=(), segments=(), degrees=10, translate=.1, scale=.1, shear=10, perspective=0.0,
                       border=(0, 0)):
    # torchvision.transforms.RandomAffine(degrees=(-10, 10), translate=(0.1, 0.1), scale=(0.9, 1.1), shear=(-10, 10))
    # targets = [cls, xyxy]

    height = im.shape[0] + border[0] * 2  # shape(h,w,c)
    width = im.shape[1] + border[1] * 2

    # Center
    C = np.eye(3)
    C[0, 2] = -im.shape[1] / 2  # x translation (pixels)
    C[1, 2] = -im.shape[0] / 2  # y translation (pixels)

    # Perspective # 透视变换
    P = np.eye(3)
    P[2, 0] = random.uniform(-perspective, perspective)  # x perspective (about y)
    P[2, 1] = random.uniform(-perspective, perspective)  # y perspective (about x)

    # Rotation and Scale 旋转+缩放
    R = np.eye(3)
    a = random.uniform(-degrees, degrees)
    # a += random.choice([-180, -90, 0, 90])  # add 90deg rotations to small rotations
    s = random.uniform(1 - scale, 1 + scale)
    # s = 2 ** random.uniform(-scale, scale)
    R[:2] = cv2.getRotationMatrix2D(angle=a, center=(0, 0), scale=s)

    # Shear 错切/非垂直投影
    S = np.eye(3)
    S[0, 1] = math.tan(random.uniform(-shear, shear) * math.pi / 180)  # x shear (deg)
    S[1, 0] = math.tan(random.uniform(-shear, shear) * math.pi / 180)  # y shear (deg)

    # Translation 平移
    T = np.eye(3)
    T[0, 2] = random.uniform(0.5 - translate, 0.5 + translate) * width  # x translation (pixels)
    T[1, 2] = random.uniform(0.5 - translate, 0.5 + translate) * height  # y translation (pixels)

    # Combined rotation matrix
    # 将所有变换矩阵连乘得到最终的变换矩阵
    M = T @ S @ R @ P @ C  # order of operations (right to left) is IMPORTANT
    if (border[0] != 0) or (border[1] != 0) or (M != np.eye(3)).any():  # image changed
        if perspective:
            im = cv2.warpPerspective(im, M, dsize=(width, height), borderValue=(114, 114, 114))
        else:  # affine
            im = cv2.warpAffine(im, M[:2], dsize=(width, height), borderValue=(114, 114, 114))

    # Visualize
    # import matplotlib.pyplot as plt
    # ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))[1].ravel()
    # ax[0].imshow(im[:, :, ::-1])  # base
    # ax[1].imshow(im2[:, :, ::-1])  # warped

    # Transform label coordinates
    n = len(targets)
    if n:
        use_segments = any(x.any() for x in segments)
        new = np.zeros((n, 4))
        if use_segments:  # warp segments
            segments = resample_segments(segments)  # upsample
            # 其中 segment.shape = [n, 2], 表示物体轮廓各个坐标点
            for i, segment in enumerate(segments):
                xy = np.ones((len(segment), 3))
                xy[:, :2] = segment
                xy = xy @ M.T  # transform 应用旋转矩阵
                xy = xy[:, :2] / xy[:, 2:3] if perspective else xy[:, :2]  # perspective rescale or affine

                # clip
                new[i] = segment2box(xy, width, height)

        else:  # warp boxes 如果是box坐标, 这里targets每行为[x1,y1,x2,y2],n为行数,表示目标边框个数：
            xy = np.ones((n * 4, 3))
            xy[:, :2] = targets[:, [1, 2, 3, 4, 1, 4, 3, 2]].reshape(n * 4, 2)  # x1y1, x2y2, x1y2, x2y1
            xy = xy @ M.T  # transform 应用旋转矩阵
            # 如果透视变换参数perspective不为0， 就需要做rescale，透视变换参数为0, 则无需做rescale。
            xy = (xy[:, :2] / xy[:, 2:3] if perspective else xy[:, :2]).reshape(n, 8)  # perspective rescale or affine

            # create new boxes
            x = xy[:, [0, 2, 4, 6]]
            y = xy[:, [1, 3, 5, 7]]
            new = np.concatenate((x.min(1), y.min(1), x.max(1), y.max(1))).reshape(4, n).T

            # clip 将坐标clip到[0, width],[0,height]区间内
            new[:, [0, 2]] = new[:, [0, 2]].clip(0, width)
            new[:, [1, 3]] = new[:, [1, 3]].clip(0, height)

        # filter candidates 进一步过滤,留下那些w,h>2,宽高比<20,变换后面积比之前比>0.1的那些xy
        i = box_candidates(box1=targets[:, 1:5].T * s, box2=new.T, area_thr=0.01 if use_segments else 0.10)
        targets = targets[i]
        targets[:, 1:5] = new[i]

    return im, targets

2.3.3 代码逻辑描述

2.4 翻转

2.5 四图拼接

2.5.1 含义

• 初始化整个背景图, 大小为(2 × image_size, 2 × image_size, 3)
• 随机取一个中心点
• 基于中心点分别将4个图放到左上,右上,左下,右下,，此部分可能会由于中心点小于4张图片的宽高
• 所以拼接的时候可能会进行裁剪重新将打标边框的偏移量计算上

2.5.2 图解

2.5.3 需要裁剪

2.5.4 代码实现

 # 代码位置：utils/datasets.py
    def load_mosaic(self, index):
        """用在LoadImagesAndLabels模块的__getitem__函数 进行mosaic数据增强
            将四张图片拼接在一张马赛克图像中  loads images in a 4-mosaic
            :param index: 需要获取的图像索引
            :return: img4: mosaic和随机透视变换后的一张图片  numpy(640, 640, 3)
                     labels4: img4对应的target  [M, cls+x1y1x2y2]
            """
        # labels4: 用于存放拼接图像（4张图拼成一张）的label信息(不包含segments多边形)
        # segments4: 用于存放拼接图像（4张图拼成一张）的label信息(包含segments多边形)
        labels4, segments4 = [], []
        s = self.img_size # 一般的图片大小
        # 随机初始化拼接图像的中心点坐标  [0, s*2]之间随机取2个数作为拼接图像的中心坐标
        yc, xc = (int(random.uniform(-x, 2 * s + x)) for x in self.mosaic_border)  # mosaic center x, y
        # 从dataset中随机寻找额外的三张图像进行拼接 [14, 26, 2, 16] 再随机选三张图片的index
        indices = [index] + random.choices(self.indices, k=3)  # 3 additional image indices
        random.shuffle(indices)
        # 遍历四张图像进行拼接 4张不同大小的图像 => 1张[1472, 1472, 3]的图像
        for i, index in enumerate(indices):
            # load image   每次拿一张图片 并将这张图片resize到self.size(h,w)
            img, _, (h, w) = self.load_image(index)

            # place img in img4
            if i == 0:  # top left  原图[375, 500, 3] load_image->[552, 736, 3]   hwc
                # 创建马赛克图像 [1472, 1472, 3]=[h, w, c]
                img4 = np.full((s * 2, s * 2, img.shape[2]), 114, dtype=np.uint8)  # base image with 4 tiles
                # 计算马赛克图像中的坐标信息(将图像填充到马赛克图像中)   w=736  h = 552  马赛克图像：(x1a,y1a)左上角 (x2a,y2a)右下角
                x1a, y1a, x2a, y2a = max(xc - w, 0), max(yc - h, 0), xc, yc  # xmin, ymin, xmax, ymax (large image)
                # 计算截取的图像区域信息(以xc,yc为第一张图像的右下角坐标填充到马赛克图像中，丢弃越界的区域)  图像：(x1b,y1b)左上角 (x2b,y2b)右下角
                x1b, y1b, x2b, y2b = w - (x2a - x1a), h - (y2a - y1a), w, h  # xmin, ymin, xmax, ymax (small image)
            elif i == 1:  # top right
                # 计算马赛克图像中的坐标信息(将图像填充到马赛克图像中)
                x1a, y1a, x2a, y2a = xc, max(yc - h, 0), min(xc + w, s * 2), yc
                # 计算截取的图像区域信息(以xc,yc为第二张图像的左下角坐标填充到马赛克图像中，丢弃越界的区域)
                x1b, y1b, x2b, y2b = 0, h - (y2a - y1a), min(w, x2a - x1a), h
            elif i == 2:  # bottom left
                # 计算马赛克图像中的坐标信息(将图像填充到马赛克图像中)
                x1a, y1a, x2a, y2a = max(xc - w, 0), yc, xc, min(s * 2, yc + h)
                # 计算截取的图像区域信息(以xc,yc为第三张图像的右上角坐标填充到马赛克图像中，丢弃越界的区域)
                x1b, y1b, x2b, y2b = w - (x2a - x1a), 0, w, min(y2a - y1a, h)
            elif i == 3:  # bottom right
                # 计算马赛克图像中的坐标信息(将图像填充到马赛克图像中)
                x1a, y1a, x2a, y2a = xc, yc, min(xc + w, s * 2), min(s * 2, yc + h)
                # 计算截取的图像区域信息(以xc,yc为第四张图像的左上角坐标填充到马赛克图像中，丢弃越界的区域)
                x1b, y1b, x2b, y2b = 0, 0, min(w, x2a - x1a), min(y2a - y1a, h)

            # 将截取的图像区域填充到马赛克图像的相应位置   img4[h, w, c]
            # 将图像img的【(x1b,y1b)左上角 (x2b,y2b)右下角】区域截取出来填充到马赛克图像的【(x1a,y1a)左上角 (x2a,y2a)右下角】区域
            img4[y1a:y2a, x1a:x2a] = img[y1b:y2b, x1b:x2b]  # img4[ymin:ymax, xmin:xmax]
            # 计算pad(当前图像边界与马赛克边界的距离，越界的情况padw/padh为负值)  用于后面的label映射
            padw = x1a - x1b    # 当前图像与马赛克图像在w维度上相差多少
            padh = y1a - y1b    # 当前图像与马赛克图像在h维度上相差多少

            # labels: 获取对应拼接图像的所有正常label信息(如果有segments多边形会被转化为矩形label)
            # segments: 获取对应拼接图像的所有不正常label信息(包含segments多边形也包含正常gt)
            # 在新图中更新坐标值
            labels, segments = self.labels[index].copy(), self.segments[index].copy()
            if labels.size:
                labels[:, 1:] = xywhn2xyxy(labels[:, 1:], w, h, padw, padh)  # normalized xywh to pixel xyxy format
                segments = [xyn2xy(x, w, h, padw, padh) for x in segments]
            labels4.append(labels) # 更新labels4
            segments4.extend(segments) # 更新segments4

        # Concat/clip labels4 把labels4（[(2, 5), (1, 5), (3, 5), (1, 5)] => (7, 5)）压缩到一起
        labels4 = np.concatenate(labels4, 0)
        # 防止越界  label[:, 1:]中的所有元素的值（位置信息）必须在[0, 2*s]之间,小于0就令其等于0,大于2*s就等于2*s   out: 返回
        for x in (labels4[:, 1:], *segments4):
            np.clip(x, 0, 2 * s, out=x)  # clip when using random_perspective()
        # img4, labels4 = replicate(img4, labels4)  # replicate

2.6 图像互相融合

2.6.1 含义

是简单地将两张图叠加到一起， 通过不同的透明度进行区分。

2.6.2 图解

2.6.3 代码实现

# 调用函数地址：utils/datasets.py
if random.random() < hyp['mixup']: # hyp['mixup']=0 默认为0则关闭 默认为1则100%打开
    # *load_mosaic(self, random.randint(0, self.n - 1)) 随机从数据集中任选一张图片和本张图片进行mixup数据增强
    # img:   两张图片融合之后的图片 numpy (640, 640, 3)
    # labels: 两张图片融合之后的标签label [M+N, cls+x1y1x2y2]
    img, labels = mixup(img, labels, *self.load_mosaic(random.randint(0, self.n - 1)))

# 被调用函数地址：utils/augmentations.py
def mixup(im, labels, im2, labels2):
    # Applies MixUp augmentation https://arxiv.org/pdf/1710.09412.pdf
    r = np.random.beta(32.0, 32.0)  # mixup ratio, alpha=beta=32.0
    im = (im * r + im2 * (1 - r)).astype(np.uint8)
    labels = np.concatenate((labels, labels2), 0)
    return im, labels

2.7 分割填补

2.7.1 含义

分割出图像的目标后， 需要计算该目标边框与填补图片中的所有目标边框IOU<0.3(实现参数)

2.7.2 图解

2.7.3 代码

# 调用函数地址：utils/datasets.py
img4, labels4, segments4 = copy_paste(img4, labels4, segments4, p=self.hyp['copy_paste'])

# 被调用函数地址：utils/augmentations.py
def copy_paste(im, labels, segments, p=0.5):
    # Implement Copy-Paste augmentation https://arxiv.org/abs/2012.07177, labels as nx5 np.array(cls, xyxy)
    n = len(segments)
    if p and n:
        h, w, c = im.shape  # height, width, channels
        im_new = np.zeros(im.shape, np.uint8)
        for j in random.sample(range(n), k=round(p * n)):
            l, s = labels[j], segments[j]
            box = w - l[3], l[2], w - l[1], l[4]
            ioa = bbox_ioa(box, labels[:, 1:5])  # intersection over area
            if (ioa < 0.30).all():  # allow 30% obscuration of existing labels
                labels = np.concatenate((labels, [[l[0], *box]]), 0)
                segments.append(np.concatenate((w - s[:, 0:1], s[:, 1:2]), 1))
                cv2.drawContours(im_new, [segments[j].astype(np.int32)], -1, (255, 255, 255), cv2.FILLED)

        result = cv2.bitwise_and(src1=im, src2=im_new)
        result = cv2.flip(result, 1)  # augment segments (flip left-right)
        i = result > 0  # pixels to replace
        # i[:, :] = result.max(2).reshape(h, w, 1)  # act over ch
        im[i] = result[i]  # cv2.imwrite('debug.jpg', im)  # debug

    return im, labels, segments