yolov5负样本构造：标注区域内随机裁剪等大子区域

在做目标检测的时候，模型总是会学到一些局部信息，比如总把红色的东西识别成灭火器。为了构造对抗样本，考虑在标注范围内随机裁剪子区域作为负样本。

 name = 'test'label_path = path_label + name + '.txt'img_path = path_img + name + '.jpg'# print(img_path)img_none=cv2.imread(img_path)# print(img_none)ww, hh = img_none.shape[0], img_none.shape[1]# print(ww, hh)label_ = []with open(label_path, mode='r', encoding = "utf-8") as fin:finl = fin.readlines()for i in finl: #这部分是把yolov5的标注进行复原il = i.replace('\n','')il = i.split(' ')# print(int(il[0]))x,y,w,h = float(il[1]), float(il[2]), float(il[3]), float(il[4])x *= www *= wwy *= hhh *= hhx_max = int(((x+1)*2+w)/2)x_min = int(((x+1)*2-w)/2)y_max = int(((y+1)*2+h)/2)y_min = int(((y+1)*2-h)/2)label_.append([x_min, x_max, y_min, y_max])# print(x_min, x_max, y_min, y_max)j = -1for ll in label_:j += 1x_min, x_max, y_min, y_max = ll[0], ll[1], ll[2], ll[3]# print(x_min, x_max, y_min, y_max)sw = int((x_max-x_min)*0.2)sh = int((y_max-y_min)*0.2)for i in range(3): # 取3个子区域 x=random.randint(x_min, x_max-sw)y=random.randint(y_min, y_max-sh)# print('({},{})'.format(x,y))res=img_none[x:x+sw,y:y+sh] #子区域cv2.imwrite(out_path+name+'_'+str(j)+'_'+str(i)+'.jpg',res)

参考：https://blog.csdn.net/a272881819/article/details/121979255

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