Matriks augmentasi

Knob

Berikut adalah nama field TrainConfig, bukan ejaan CLI. train() dan CLI memetakan ejaan pendek ke field tersebut, sehingga mosaic menetapkan mosaic_prob.

Empat yang terakhir adalah paket klasifikasi. Family deteksi mengabaikannya. train() dan CLI mengarahkan mixup ke pencampuran batch klasifikasi untuk pengklasifikasi dan ke mixup_prob untuk detektor.

from libreyolo.data.augment.spec import (    AUG_KNOBS,    aug_support,    ignored_aug_params,    uses_mosaic_gating,) print(sorted(AUG_KNOBS)) table = aug_support("yolo9")print(table["mixup_prob"].status, table["mixup_prob"].note) print(sorted(ignored_aug_params("dfine")))print(uses_mosaic_gating("yolo9"), uses_mosaic_gating("yolonas"))

Tiga status

ignored adalah status yang perlu diperiksa sebelum run karena tidak ada proses yang gagal. CLI memperingatkan jika parameter pelatihan yang ditetapkan secara eksplisit diabaikan oleh family terpilih, dan trainer memperingatkan ketika mixup_prob > 0 tidak dapat aktif karena family membatasi MixUp pada mosaic sementara mosaic_prob bernilai nol.

Arketipe pipeline

Setiap family yang dicakup mengikuti salah satu dari enam pipeline, dengan beberapa deviasi per family yang tercantum di bawah.

Dalam pipeline bergaya YOLOX, preprocessing per sampel menerapkan jitter HSV dan flip, sedangkan affine warp dan MixUp hanya berjalan dalam cabang mosaic. YOLO-NAS menjalankan affine per sampel yang selalu aktif, mengabaikan mosaic, dan menerapkan MixUp secara independen dengan menggunakan kembali mosaic_scale sebagai rentang skala affine.

Pipeline gaya DETR adalah transformasi pass-through tanpa mosaic. Distorsi fotometrik, zoom-out, dan crop IoU merupakan konstanta resep, bukan pengaturan yang dapat dikonfigurasi, sehingga hsv_prob dan pengaturan geometri tidak memengaruhinya. Klasifikasi memakai flip_prob untuk pembalikan horizontal dan flipud untuk pembalikan vertikal. Jitter skala semantik dan HSV berasal dari atribut kelas family, bukan pengaturan konfigurasi, sedangkan pembalikan restorasi memasangkan operasi input dan target dengan probabilitas tetap 0.5.

no_aug_epochs dipatuhi di semua pipeline, tetapi yang dinonaktifkan berbeda: mosaic dan MixUp untuk gaya YOLOX, affine dan MixUp untuk YOLO-NAS, augmentasi fotometrik kuat dan crop serta bagian akhir learning rate untuk gaya DETR, dan augmentasi otomatis, erasing, MixUp, serta CutMix untuk klasifikasi. Crop dan pembalikan klasifikasi tetap aktif.

Family menurut arketipe

Tiga puluh satu family dicakup. Family di luar list ini mengembalikan kumpulan ignored kosong, sehingga tidak ada peringatan yang dikeluarkan.

Deviasi

ec dan dinov2 adalah family multi-task, sehingga sebuah knob ditandai ignored hanya ketika semua task family yang dapat dilatih mengabaikannya. Hal ini mencegah peringatan CLI keliru untuk satu task meski benar bagi task lain.

Dome-DETR mewarisi transform D-FINE tanpa perubahan. Satu hal yang tidak dapat diterimanya adalah pelatihan multi-scale, yang dinonaktifkan konfigurasinya, bukan spec augmentasinya.

Knob khusus family

Beberapa family memiliki knob augmentasi pada subclass TrainConfig sendiri, bukan pada base. CLI tidak menyediakannya; tetapkan melalui API Python.

rot90 berlaku untuk detect dan OBB pada yolo9.

Melakukan query pada spec

Support adalah named tuple berisi status dan note, dengan catatan yang menjelaskan alasan sebuah knob diabaikan atau dibatasi untuk family tersebut.

Gate mosaic

Untuk family bergaya YOLOX, mixup_prob=0.5 dengan mosaic_prob=0 menonaktifkan MixUp sepenuhnya karena MixUp hanya berlaku pada sampel mosaic. Kombinasi ini mudah terjadi ketika mosaic dinonaktifkan menjelang akhir pelatihan. Trainer mencatat peringatan yang menyebutkan family, dan mixup_gating_warning adalah fungsi murni di baliknya.