想用深度学习的方法做一个轨道表面缺陷检测的项目，无奈找不到数据集，各大铁路轻轨运行的公司也不对外开放轨道缺陷图像，网上的数据集要不是那种损坏特别严重的图像（严重到根本无法在使用的），要不都是根据几十张图像进行数据增强凑数的，训练效果也不太好。我一气之下花了几个月的时间在各大开放数据集中找了600张高清的轨道表面缺陷图像，都是高质量的原图，但没有打标签，需要各位重新标注。由于600张一起上传太大，现在分为3批上传，每批200张，给大家开源，共同学习。数据收集不易，对大家有帮助的，请帮忙点个赞，打赏一下。谢谢。

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想用深度学习的方法做一个轨道表面缺陷检测的项目，无奈找不到数据集，各大铁路轻轨运行的公司也不对外开放轨道缺陷图像，网上的数据集要不是那种损坏特别严重的图像（严重到根本无法在使用的），要不都是根据几十张图像进行数据增强凑数的，训练效果也不太好。我一气之下花了几个月的时间在各大开放数据集中找了600张高清的轨道表面缺陷图像，都是高质量的原图，但没有打标签，需要各位重新标注。由于600张一起上传太大，现在分为3批上传，每批200张，给大家开源，共同学习。数据收集不易，对大家有帮助的，请帮忙点个赞，打赏一下。谢谢。

调研了一下数据扩增的方法，无外乎是旋转、镜像、噪声、剪切等。 以上方式只能在原有的图像上进行简单的处理，目前这个方法参考语义分割中的copy_paste方法，将其适用于目标检测VOC数据集格式。 功能： 1、随机提取目标框。 2、单个或者多个目标框随机与其他图像进行结合生成新的图像数据 3、限制目标的位置，避免与结合图的目标框重叠（可自行进行删改） 4、增加数据的倍数设置，例如，你有10张图，倍数设置为10，那么在新的文件夹里重新生产100张图片，里面的位置随机。 5、可以看一下我的其他资源，有个普通扩增，两者可以结合，生成自己需要的数据。 注意：此资源仅限于个人学习适用！！！！！！

内容概要：本文是YOLOv8数据集构建与训练的VIP专享指南，详细介绍了从数据采集到模型部署的全流程。首先提供了官方数据集标准模板，涵盖COCO和YOLO格式，并附带了标注工具VIP加速包推荐。接着阐述了自定义数据集构建流程，包括硬件要求、数据清洗技巧（如模糊图像过滤）、高级标注策略（如困难样本挖掘）。然后深入探讨了数据增强方法，从基础增强组合到针对特殊场景的增强方案，如夜间检测、小目标密集场景等。训练优化部分则给出了数据集划分比例、超参数调优模板以及多GPU训练指令。最后分享了数据集质量诊断与优化方法，以及两个高级实战案例（无人机巡检和工业缺陷检测），并提供了一份模型部署前的数据校验清单。 适合人群：面向有一定深度学习基础，特别是从事计算机视觉领域的研究人员和工程师。 使用场景及目标：①帮助用户掌握YOLOv8数据集构建的完整流程；②通过实例教学提升数据集质量和模型性能；③为实际项目中的YOLOv8应用提供参考和指导。 阅读建议：由于本文涉及大量技术细节和实践操作，建议读者结合具体案例进行学习，并动手实践文中提到的各种工具和技术，以便更好地理解和应用YOLOv8的相关知识。

1、资源内容：yolo数据增强、yolo已标注数据集增强、.txt格式数据集增强；包含旋转、平移、翻转、裁剪、调整亮度和增加噪声6中增强方式随 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4、作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、 目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验，更多源码，请上博主主页搜索。 -------------------------------------------------------------------------- -

这个资源包含一个为Yolo目标检测模型特别设计的数据增强Python脚本。脚本采用多种数据增强技术，包括图像缩放（保持比例和下降比例）、随机水平和垂直翻转、中心裁剪，以及图像属性（亮度、对比度、饱和度）调整。此外，它还提供了高斯噪声、盐噪声和椒噪声的添加功能，使模型能够更好地处理现实世界中的图像。这些数据增强技术能够显著提高目标检测模型在多样化环境下的准确性和鲁棒性。 这个脚本非常适合机器学习和计算机视觉研究者，尤其是那些使用Yolo进行目标检测的开发者。通过本脚本，用户可以轻松地对他们的数据集进行增强处理，从而提高模型的泛化能力和性能。无论您是深度学习的新手还是经验丰富的研究者，这个资源都是您的理想选择。

本项目的功能是对YOLO格式的数据实现数据增强，使用本项目代码可以较快的完成扩充数据集快速扩充的工作，会对图像和标注同时处理。但其也存在一定的问题，例如无法保证处理后的数据一定能跑出更好的效果，处理结束后可能会出现一些损坏的图片（原图过大时）。 但本项目处理后出现的坏图，在YOLOv5中会被识别出来并不做训练，其实对训练影响不大，追求完美的同学可以考虑不使用resize系列的函数，手动剔除坏图，使用其他数据增强项目完成工作等。 使用 1. download本项目到本地(建议下载到有图形界面的操作系统中) 2. 打开DataAugOnDetectin.py 修改 image_path， label_path， save_path 三个参数 ``` image_path = "" # 图片的路径 label_path = "" # 标签文件的路径 save_path = "" # 数据增强的结果保存位置路径 ``` 3. 运行，使用pycharm或spyder等软件运行DataAugOnDetectin.py

计算机视觉模型训练利器，对原始数据进行数据增强，只需要标注原始数据，标签可以随着图像增强一起变化．防止深度学习模型过拟合的最有效的方法

植物病害数据集，精心筛选常见植物，已做数据增强 包含26种常见植物，玉米，番茄，土豆、柑橘等等