Матриця аугментацій

Параметри

Це назви полів TrainConfig, а не варіанти написання в CLI. CLI зіставляє з ними власні псевдоніми, тому --mosaic установлює mosaic_prob.

Останні чотири утворюють пакет класифікації. Сімейства виявлення їх ігнорують. mixup доступний лише в API: --mixup у CLI є псевдонімом параметра mixup_prob для виявлення.

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"))

Три стани

Стан ignored варто перевірити перед запуском, оскільки помилки не виникає. CLI попереджає, коли явно заданий параметр навчання ігнорується вибраним сімейством, а засіб навчання попереджає, коли mixup_prob > 0 не може спрацювати, бо сімейство дозволяє MixUp лише для мозаїки, а mosaic_prob дорівнює нулю.

Архетипи пайплайнів

Кожне охоплене сімейство використовує один із шести пайплайнів із кількома відхиленнями для окремих сімейств, переліченими нижче.

У пайплайні стилю YOLOX попереднє оброблення окремих зразків застосовує випадкову зміну HSV і віддзеркалення, тоді як афінне перетворення та MixUp виконуються лише в гілці мозаїки. Натомість YOLO-NAS виконує постійно ввімкнене афінне перетворення для кожного зразка, ігнорує мозаїку й незалежно застосовує MixUp, повторно використовуючи mosaic_scale як діапазон афінного масштабу.

Пайплайн у стилі DETR є наскрізним перетворенням без мозаїки. Його фотометричне спотворення, віддалення та обрізання за IoU є константами рецепта, а не налаштовуваними параметрами, тому hsv_prob і геометричні параметри до нього не потрапляють. Пайплайн класифікації використовує перетворення ImageFolder із фіксованою ймовірністю горизонтального віддзеркалення 0.5 замість flip_prob. Випадкова зміна масштабу й HSV для семантичної сегментації походять з атрибутів класу сімейства, а не з параметрів конфігурації. Віддзеркалення під час відновлення є пов'язаними операціями над вхідними й цільовими даними з фіксованою ймовірністю 0.5.

no_aug_epochs враховується всюди, хоча вимикає різні функції: мозаїку та MixUp у стилі YOLOX, афінне перетворення та MixUp у YOLO-NAS, сильні фотометричні аугментації й обрізання разом із завершальною частиною швидкості навчання в стилі DETR і завершальну частину планувальника для решти.

Сімейства за архетипом

Охоплено двадцять п'ять сімейств. Для сімейства поза цим списком повертається порожній набір ігнорованих параметрів, тому попередження не виводиться.

Відхилення

ec і dinov2 є багатозадачними сімействами, тому параметр позначається як ігнорований, лише якщо його ігнорують усі придатні до навчання завдання цього сімейства. Завдяки цьому попередження CLI ніколи не є правильним для одного завдання й помилковим для іншого.

Dome-DETR успадковує перетворення D-FINE без змін. Єдиною непідтримуваною функцією є багатомасштабне навчання, яке вимикається його конфігурацією, а не специфікацією аугментації.

Параметри окремих сімейств

Деякі сімейства мають параметри аугментації у власному підкласі TrainConfig, а не в базовому. CLI не надає до них доступу; задавайте їх через Python API.

rot90 застосовується до detect і OBB у yolo9.

Запити до специфікації

Support є іменованим кортежем зі status і note, де примітка пояснює, чому параметр ігнорується або залежить від мозаїки для цього сімейства.

Шлюз мозаїки

Для сімейства в стилі YOLOX поєднання mixup_prob=0.5 з mosaic_prob=0 повністю вимикає MixUp, оскільки MixUp застосовується лише до мозаїчних зразків. Таке поєднання легко отримати, якщо вимкнути мозаїку наприкінці навчання. Засіб навчання записує попередження з назвою сімейства, а чиста функція mixup_gating_warning реалізує цю поведінку.