YOLOv8 - classes invertion in data.yaml
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
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Évaluation
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Accessibilité débutants
- 25/100
- Type d'issue
- Bug
- Clarté
- À clarifier
- Activité
- À l'abandon
- Domaine
- computer-vision, machine-learning
Piste de recherche
Commencez par reproduire l’exportation Roboflow en utilisant les paramètres de prétraitement et d’augmentation indiqués, puis inspectez data.yaml avec les annotations générées. Confirmez si les deux noms de classe sont inversés dans l’exportation et si la correction de l’ordre permet aux labels affichés de correspondre au dataset ; l’issue ne fournit ni fichier du dépôt ni point d’entrée de test.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Hello,
I'd like to report a minor bug. I've annotated a dataset with Roboflow. I exported my data in YOLOv8 format but 2 classes are inverted in data.yaml. The model have been trained sucessfully but when I display the labels on images, they are inverted...
train: ../train/images
val: ../valid/images
test: ../test/images
nc: 9
names: ['Bibendum', 'Casquette', 'Dunlop', 'Goodyear', 'Michelin bibendum', **'Michelin logo carre', 'Michelin logo',** 'Michelin sept', 'Pneu']
roboflow:
workspace: tmf
project: michelin-gt
version: 11
license: CC BY 4.0
url: https://universe.roboflow.com/tmf/michelin-gt/dataset/11
I expected :
names: ['Bibendum', 'Casquette', 'Dunlop', 'Goodyear', 'Michelin bibendum', 'Michelin logo', 'Michelin logo carre' 'Michelin sept', 'Pneu']
Here are the augmentations / preprocessing steps I choose in Roboflow before exporting :
PREPROCESSING
Resize: Stretch to 640x640
Modify Classes: 4 remapped, 3 dropped
AUGMENTATIONS
Outputs per training example: 3
Rotation: Between -15° and +15°
Saturation: Between -25% and +25%
Brightness: Between -25% and +25%
Exposure: Between -25% and +25%
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 642
- Forks
- 146
- Merge moyen
- 1 j 10 h
- PR mergées (30 j)
- 13
Préparer son environnement
Lance le conteneur de développement du projet dans votre navigateur, avec votre propre compte GitHub.
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Aucun modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
Autres issues de roboflow/roboflow-python
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`--json` output is not valid JSON for `search --export`, `image upload <dir>`, `model upload` and `version download`Peut-être pris @cdeil l’a pris il y a 37 jours. Ouverte
Difficulté 3/5 1-2 jours Accessibilité débutants 20/100
roboflow/roboflow-python#546 ·
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Failed uploads are reported as success: Version.deploy() / Workspace.deploy_model() don't raise, and roboflow model upload / roboflow image upload <dir> exit 0Peut-être à nouveau libre Une pull request pour cette issue a été fermée sans être fusionnée. Ouverte
Difficulté 4/5 3-5 jours Accessibilité débutants 55/100
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RLE segmentation mask visible in dataset thumbnail, but invisible in annotation preview/editorOuverte
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