YOLOv8教程系列：五、关闭数据增强

在一些特殊情况下，特别是在计算机视觉任务中，如目标检测，图像的颜色扰动可能会对算法的性能和稳定性产生重要影响。在这些情况下，我们可能需要采取一些措施来关闭部分或全部的数据增强技术，以确保模型在特定条件下的准确性和可靠性；在yolov8官方git仓库中，作者是这么讲的：

也就是说，在配置文件中将相关的参数设置为0即可，但是我用的是脚本训练的，在model.train中可以直接改动:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8s.pt")
model.train(data='dataset/', epochs=50, batch=256, imgsz=224, optimizer='Adam', lr0=0.00001,hsv_h=0.0, hsv_s=0.0, hsv_v=0.0, degrees=0.0, translate=0.0, scale=0.0, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0,fliplr=0.0, mosaic=0.0, mixup=0.0)

使用命令行训练的，当然也可进行修改，将对应的参数设置为0即可。