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Yolov9 bad results

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
15/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
computer-vision, machine-learning, python
Ambito
computer-vision, machine-learning

Direzione di ricerca

Non viene menzionato alcun file del repository, test o punto di ingresso. Inizia confrontando il dataset unito collegato con il dataset construction-site-safety e le metriche di valutazione riportate, concentrandoti sulla copertura delle label e sulla composizione del dataset. Il lavoro è completo quando viene documentato se i dati spiegano il peggioramento dei risultati e viene identificato un dataset o approccio di addestramento adatto.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

I want to train a model with personal protective equipment. When I train with a helmet, vest and mask, the results are good, but when I add gloves and goggles in addition to these equipment by taking images from different datasets, the results get quite bad. Is there a dataset or approach you can recommend?

I need a dataset of situations with and without hardhats, vests, masks, gloves and goggles(Hardhat,No-Hardhat, Glove, No-Glove etc.)

https://universe.roboflow.com/yavuzhan-zom9x/mergeddataset-50xku/dataset/19 (Dataset I created by merging)
https://universe.roboflow.com/roboflow-universe-projects/construction-site-safety (The dataset I use for hardhats, vests and masks)

image
I am presenting the success evaluation metrics of the last model I trained in the screenshot.

Thanks for your support.

Lingua principale
Python
Stelle
629
Fork
140
Merge medio
2g 2h
PR unite (30g)
5

Guida per i contributori

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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