yolo augmentation 관련

안녕하세요 선생님, yolo를 학습할 때, augmentation이 적용되는 건가요?

제가 train.py부분 yolo.py부분 등 찾아봐도 augmentation이 적용된 곳을 못찾았습니다.

혹시 augmentation하는 부분이 있다면 위치좀 알려주시면 감사하겠습니다!

안녕하십니까,

keras yolo3 는 augmentation을 학습 시 적용하지 않았습니다. 아마도 공간 기반 augmentation을 하게되면 bbox 좌표값이 달라질 수 있기 때문인것으로 생각됩니다.

keras yolo3는 augmentation을 하지 않기 때문에 keras의 ImageDataGenerator 객체를 사용하지 않고 직접 Generator 함수를 생성해서 만듭니다.

https://github.com/qqwweee/keras-yolo3/blob/master/train.py의

165 line쯤에 해당 data generator가 있습니다.

'''data generator for fit_generator'''

n = len(annotation_lines)

i = 0

while True:

image_data = []

box_data = []

for b in range(batch_size):

if i==0:

np.random.shuffle(annotation_lines)

image, box = get_random_data(annotation_lines[i], input_shape, random=True)

image_data.append(image)

box_data.append(box)

i = (i+1) % n

image_data = np.array(image_data)

box_data = np.array(box_data)

y_true = preprocess_true_boxes(box_data, input_shape, anchors, num_classes)

yield [image_data, *y_true], np.zeros(batch_size)

def data_generator_wrapper(annotation_lines, batch_size, input_shape, anchors, num_classes):

n = len(annotation_lines)

if n==0 or batch_size<=0: return None

return data_generator(annotation_lines, batch_size, input_shape, anchors, num_classes)

def data_generator(annotation_lines, batch_size, input_shape, anchors, num_classes):