Augment dataset

本研究中收集的初始图像包括桃子在各种条件下的表现。然而，现实世界的果园除了天气和光线之外，还存在许多影响水果外观的因素。考虑到果园中不平坦的地面可能会导致未来机器人作期间拍摄角度不同，因此对 Pascal VOC 格式注释文件附带的原始数据集图像进行了数据增强。采用高斯噪声、随机亮度调整、图像旋转和水平翻转等技术来增强数据集。在增强过程中，至少对每个原始图像应用了一种方法。增强后，生成了 10,350 张新图像。在增强过程中，数据集中的标签文件信息会根据目标位置的变化自动更新。然后将新生成的标注文件转换回 YOLO 格式，以满足后续可行性实验模型验证的要求。