확장 행렬

증강 조절기를 설정한다고 해서 그것이 파이프라인에 도달한다는 보장은 없습니다. 이 페이지는 라이브러리가 단일 진실 소스로 제공하는 선언적 테이블을 사용하여 각 학습 가능 계열이 TrainConfig의 각 조절기를 어떻게 다루는지 기록합니다.

손잡이들

이들은 CLI 철자가 아니라 TrainConfig 필드 이름입니다. CLI는 자체 별칭을 이들에 매핑하므로, --mosaic는 mosaic_prob를 설정합니다.

손잡이	의미
`mosaic_prob`	4개 이미지 모자이크 샘플을 만들 확률
`mixup_prob`	두 번째 샘플에서 혼합될 확률
`hsv_prob`	HSV 색상 변동 확률
`flip_prob`	수평 뒤집기 확률
`degrees`	어파인 변환의 임의 회전 범위(단위: 도)
`translate`	어파인 워프를 위한 임의 변환 분수
`mosaic_scale`	어파인 왜곡을 위한 랜덤 스케일 범위
`mixup_scale`	MixUp 파트너 이미지에 적용된 지터-스케일 범위
`shear`	어파인 변환을 위한 무작위 전단 범위(도 단위)
`perspective`	아핀 왜곡을 위한 사영 변환 크기
`flipud`	수직 뒤집기 확률
`no_aug_epochs`	강한 증강을 사용하지 않고 최종 에포크 학습
`auto_augment`	분류 AutoAugment 정책: randaugment, autoaugment 또는 augmix
`erasing`	분류 랜덤지우기 확률
`mixup`	분류 배치-MixUp 확률, 소프트 레이블과 함께
`cutmix`	분류 배치-CutMix 확률, 소프트 레이블과 함께

마지막 네 개는 분류 패키지입니다. 탐지 계열는 이를 무시합니다. mixup는 API 전용 노브입니다: CLI --mixup는 탐지 mixup_prob의 별칭입니다.

사양서에 직접 물어보십시오

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"))

세 가지 상태

상태	의미
`used`	손잡이가 계열의 기차 파이프라인에 도달하여 샘플을 변경합니다
`gated_by_mosaic`	이 노브는 모자이크 브랜치를 선택한 샘플에만 적용되므로, `mosaic_prob == 0`에서는 절대 작동하지 않습니다
`ignored`	노브는 파이프라인에 거의 도달하지 못하며, 설정해도 아무 소용이 없습니다

ignored는 실행 전에 확인할 가치가 있는 것으로, 아무것도 실패하지 않기 때문입니다. CLI는 명시적으로 설정된 학습 매개변수가 선택된 계열가 무시할 경우 경고하고, 트레이너는 계열이 모자이크에서 MixUp을 차단하여 mixup_prob > 0를 실행할 수 없거나 mosaic_prob가 0일 경우 경고합니다.

파이프라인 전형

모든 보험 가입 계열은 여섯 가지 경로 중 하나를 따르며, 아래에는 계열별 몇 가지 예외 사항이 나열되어 있습니다.

손잡이	YOLOX 스타일	YOLO-NAS	DETR 스타일	분류	의미론의	복원하다
`mosaic_prob`	사용된	무시된	무시된	무시된	무시된	무시된
`mixup_prob`	게이트가 설치된	사용된	무시된	무시된	무시된	무시된
`hsv_prob`	사용된	사용된	무시된	무시된	무시된	무시된
`flip_prob`	사용된	사용된	사용된	무시된	무시된	무시된
`degrees`	게이트가 설치된	사용된	무시된	무시된	무시된	무시된
`translate`	게이트가 설치된	사용된	무시된	무시된	무시된	무시된
`mosaic_scale`	게이트가 설치된	사용된	무시된	무시된	무시된	무시된
`mixup_scale`	게이트가 설치된	사용된	무시된	무시된	무시된	무시된
`shear`	게이트가 설치된	사용된	무시된	무시된	무시된	무시된
`perspective`	게이트가 설치된	사용된	무시된	무시된	무시된	무시된
`flipud`	사용된	사용된	무시된	무시된	무시된	무시된
`no_aug_epochs`	사용된	사용된	사용된	사용된	사용된	사용된
`auto_augment`	무시된	무시된	무시된	사용된	무시된	무시된
`erasing`	무시된	무시된	무시된	사용된	무시된	무시된
`mixup`	무시된	무시된	무시된	사용된	무시된	무시된
`cutmix`	무시된	무시된	무시된	사용된	무시된	무시된

YOLOX 스타일 파이프라인에서는 샘플별 전처리가 HSV 지터와 플립을 적용하는 반면, 어파인 워프와 MixUp은 모자이크 브랜치 내부에서만 실행됩니다. 대신 YOLO-NAS는 항상 켜져 있는 샘플별 어파인을 실행하고, 모자이크를 무시하며, MixUp을 독립적으로 적용하며, 어파인 스케일 범위로 mosaic_scale를 재사용합니다.

DETR 스타일 파이프라인은 모자이크 없는 통과형 변환입니다. 그 포토메트릭 왜곡, 줌아웃 및 IoU-크롭은 조정 가능한 조절기가 아니라 레시피 상수이므로 hsv_prob와 지오메트리 조절기가 절대 도달하지 않습니다. 분류 파이프라인은 수평 뒤집기가 flip_prob가 아닌 고정된 0.5인 ImageFolder 변환을 사용합니다. 의미적 스케일 지터와 HSV는 구성 조절기가 아닌 동일 계열 클래스 속성에서 가져오며, 복원 뒤집기는 고정된 0.5 확률로 입력과 타깃에 함께 적용되는 연산입니다.

no_aug_epochs는 어디에서나 존경받지만, 끄는 기능은 다릅니다: YOLOX 스타일에는 모자이크와 MixUp, YOLO-NAS에는 아핀과 MixUp, DETR 스타일에는 강한 광도 변화와 자르기 증강 및 학습률 꼬리, 나머지에는 스케줄러 꼬리입니다.

원형별 계열

원형	계열들
YOLOX 스타일	`yolox`, `yolo7`, `yolo9`, `yolo9_e2e`, `yolo9_p2`, `rtmdet`, `picodet`, `rtdetr`, `rtdetrv2`, `fomo`
YOLO-NAS	`yolonas`
DETR 스타일	`dfine`, `domedetr`, `deim`, `deimv2`, `rtdetrv4`, `rfdetr`, `ec`, `dinov2`
분류	`resnet`, `convnext`, `mobilenetv4`, `efficientnetv2`
의미론의	`segformer`
복원하다	`nafnet`

25개의 계열이 포함됩니다. 이 목록에 없는 계열은 비어 있는 무시 집합을 반환하므로 경고가 발생하지 않습니다.

편차

계열	원형과의 차이
`rtmdet`	`flipud` 무시됨: 해당 변환에는 수직 뒤집기가 없습니다
`picodet`	`flipud` 무시됨
`rtdetr`	`flipud` 무시됨
`rtdetrv2`	`flipud` 무시됨
`fomo`	`perspective` 및 `flipud` 무시됨
`ec`	`hsv_prob`, `degrees` 및 `translate` 사용, `task="pose"` 전용; 고정 광측정 레시피를 사용하여 탐지 및 분할
`dinov2`	분류 팩은 `task="classify"`에만 사용됩니다

ec와 dinov2는 다중 작업 계열이므로, 노브는 해당 계열의 모든 학습 가능한 작업이 이를 무시할 때만 무시된 것으로 표시됩니다. 이렇게 하면 한 작업에서는 CLI 경고가 잘못되었지만 다른 작업에서는 맞는 경우가 발생하지 않습니다.

Dome-DETR은 D-FINE의 변환을 변경 없이 그대로 계승합니다. 그것이 할 수 없는 한 가지는 다중 스케일 학습인데, 이는 증강 사양이 아니라 구성에서 비활성화됩니다.

계열별 노브

일부 계열은 기본 클래스가 아닌 자체 TrainConfig 하위 클래스에 증강 노브를 가지고 있습니다. CLI에서는 이를 노출하지 않으며, Python API를 통해 설정하십시오.

계열	손잡이	의미
`yolo9`, `yolo9_e2e`, `yolo9_p2`	`copy_paste`	복사-붙여넣기 인스턴스 증가 확률, `task="segment"`만
`yolo9`, `yolo9_e2e`, `yolo9_p2`	`copy_paste_mode`	복사-붙여넣기 소스: `flip`는 동일한 샘플을 반영하고, `mixup`는 두 번째 샘플을 사용합니다
`yolo9`, `yolo9_e2e`, `yolo9_p2`	`rot90`	무작위 90도 회전 확률
`rfdetr`	`copy_paste`	`task="segment"`, `flip` 모드에서만 복사-붙여넣기 확률
`rfdetr`	`copy_paste_mode`	`task="segment"`용 소스 모드 복사-붙여넣기
`rfdetr`	`crop_resize_prob`	원래 파이프라인에서 랜덤 자르기-크기 조정 확률
`dfine`	`crop_resize_prob`	무작위 자르기-크기 조정 확률, `task="segment"`
`ec`	`crop_resize_prob`	무작위 자르기-크기 조정 확률, `task="segment"`
`ec`, `yolonas`	`brightness_contrast_prob`	밝기 및 대비 지터 확률, `task="pose"`
`ec`, `yolonas`	`affine_prob`	키포인트 인식 아핀 확률, `task="pose"`

rot90는 yolo9에서 OBB를 탐지하는 데 적용됩니다.

사양 조회

도움이 되는 사람	반환
`aug_support(family)`	노브-대-`Support` 테이블, 또는 알 수 없는 계열의 경우 `None`
`ignored_aug_params(family)`	계열이 무시하는 노브 이름의 집합; 알려지지 않은 계열의 경우 비어 있음
`uses_mosaic_gating(family)`	계열의 MixUp이 모자이크 샘플에서만 작동하는지 여부
`display_name(family)`	경고에 사용되는 사람을 향한 성
`mixup_gating_warning(family, mosaic_prob, mixup_prob)`	MixUp가 절대 발생할 수 없을 때의 경고 문구, 그렇지 않으면 `None`

Support는 status와 note의 명명된 튜플이며, 여기서 노트는 해당 계열에서 노브가 무시되거나 게이트 처리되는 이유를 설명합니다.

모자이크 문

YOLOX 스타일의 계열의 경우, mixup_prob=0.5와 mosaic_prob=0 조합은 MixUp을 완전히 비활성화합니다. MixUp은 모자이크 샘플에만 적용되기 때문입니다. 이 조합은 학습 후반에 모자이크를 끌 때 쉽게 도달할 수 있습니다. 트레이너는 계열를 명시하는 경고를 기록하며, mixup_gating_warning가 그 뒤에 있는 순수 함수입니다.