另一个实现Yolo的版本，采用了数据扩充策略，即YOLOv3中的Data-Augmentation

用于热光谱中目标检测的数据增强策略 该存储库来自出色工作pytorch-yolov3。 但是，此存储库已更改许多文件和功能，供我们研究使用。 如何运行此存储库 将此存储库下载或克隆到您的计算机。 如果需要，请安装一些基本要求。 下载文件，并将其放在“ weights”目录中。 打开终端，并根据功能运行以下命令： 注意，所有这些说明均适用于Linux环境（对于Windows，您应访问原始存储库以了解更多信息）。 一些默认参数： 重量文件=重量/ flir_thermal_detector.weights 配置文件= cfg / yolov3_flir.cfg 数据文件=数据/ flir.data listname = data / flir.names对于以下所有命令，如果带有[...]的命令为选项，则可以使用您的参数，也可以保留该参数以使用上面的默认参数。 数据集和标签 从