Аугментации создают дополнительные варианты уже размеченных изображений. Это помогает модели не запоминать один идеальный вид объекта, а учиться находить его при небольших изменениях картинки.
В YoloEase аугментации включаются на вкладке Augmentations и применяются во время сборки набора данных перед обучением.

Аугментации полезны, когда:
Не включайте эффекты просто потому, что они есть. Если в реальном сценарии объект никогда не переворачивается или не поворачивается, Flip и Rotate могут только запутать модель.
Augmentations.Add.
В списке видно имя эффекта, параметры и кнопку Remove. Галочка позволяет временно выключить эффект без удаления.

YoloEase не меняет исходные изображения и исходную разметку. Во время цикла обучения он берет файлы разметки, создает измененные копии и добавляет их в набор данных до разбиения на train и valid.
Для Rotate и Flip YoloEase пересчитывает рамки, чтобы они оставались на правильных объектах. Для Box Blur и Noise геометрия не меняется, поэтому рамки остаются на месте.
Если включено несколько эффектов, каждый включенный эффект создает свой вариант изображения. Это не комбинаторика всех эффектов сразу: Noise и Blur создадут две дополнительные копии, а не третью копию Noise+Blur.
Так как аугментации добавляются до разбиения, метрики могут стать красивее, чем реальность: оригинал и похожая измененная копия могут оказаться по разные стороны train и valid. Проверяйте модель на настоящем захвате изображения, а не только по графику.
Rotate поворачивает изображение по часовой стрелке на 90, 180 или 270 градусов.
Используйте, если объект реально может встречаться в таких ориентациях. Для UI-кнопок и текстовых элементов rotate почти всегда вреден: кнопка в реальном интерфейсе не станет повернутой на 90 градусов.
Flip отражает изображение Horizontal или Vertical.
Horizontal flip полезен, если левая и правая сторона экрана равнозначны. Vertical flip нужен реже: в большинстве интерфейсов верх и низ несут разный смысл.
Box Blur добавляет размытие с radius 1, 3, 5 или 10px.
Начинайте с 1px или 3px. Большие значения могут уничтожить маленькие объекты, особенно если цель занимает несколько пикселей.
Noise добавляет шум к 5, 10, 20 или 50% пикселей.
Начинайте с 5%. Сильный шум полезен только если реальный захват изображения действительно шумный. Иначе модель будет учиться на картинках, которых никогда не увидит.
Для первого обучения лучше обойтись без аугментаций и понять, что модель уже умеет. Когда появились первые предсказания, добавьте один слабый эффект, например Noise 5% или Box Blur 1px, и сравните следующий график обучения.
Если модель ошибается на конкретных реальных кадрах, сначала добавьте эти кадры и разметьте их. Аугментации усиливают набор данных, но не заменяют реальные примеры.
Если вы используете эффекты EyeAuras при записи обучающего видео, включайте те же эффекты перед распознаванием в EyeAuras. Иначе модель учится на одном визуальном мире, а работает в другом.
См. также: разметка и обучение, Trainer, YOLO ONNX и веса моделей, диагностика.