yolov8添加注意力机制-学习记录

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。

均已标注好，划分为训练集验证集测试集，可直接用于训练 12356张训练集，1266张验证集，654张测试集

标注好的香烟数据集，用于yolo目标检测训练

YOLO目标检测数据集xml格式转txt格式，一键运行

yolov8源码+yolov8调试运行

yolo格式的口罩数据集 在我们的日常生活生产中，一些对安全和卫生有要求的车间，戴口罩是一个不可或缺的要求。为了保证生产车间的安全，确保车间的规则落实到位，我们引入了口罩检测，从而提醒员工派戴口罩

利用网上找的数据集进行标注训练，适合自己的毕业课题，目标输出例子 京A 88888 可以增加数据集 识别新能源号牌 ，需要帮助可以联系本人

口罩数据集，可以用来训练yolo系列的模型，这里面有label文件，直接编写数据集路径就能进行训练了。就可以完成了。数据集 不大也不小，cl为两类，一类是mask，一类是unmask。很简单。最重要的是还包括了未正确佩戴口罩的图片（也就是那些戴口罩漏鼻子的）！把这部分也作为未佩戴口罩的数据集，在极高的实际意义。所有图片均是由人脸识别模块切割出，只包含人脸这一小部分图像，对训练的准确性有极大的提高，还进行了旋转操作实现数据增强。可以是yolo格式的，也可以是voc格式的。

内容概要：9198张苹果目标检测数据集，采用的yolo格式（txt），类别名是0，非常方便训练，数据属本人苦心整理而得，放到机子里就能跑。只有苹果一类数据，不过数据包含多种环境下的苹果，训练出来的模型效果较好。