YOLOv8 - classes invertion in data.yaml
Mantenedores costumam responder em até 1 dia
Ninguém assumiu esta issue ainda.
Avaliação
- Dificuldade
- 4/5
- Tempo estimado
- 3-5 dias
- Facilidade para iniciantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Bug
- Clareza
- Precisa de esclarecimento
- Status de atividade
- Estagnada
- Domínio
- computer-vision, machine-learning
Direção de pesquisa
Comece reproduzindo a exportação do Roboflow usando as configurações de pré-processamento e aumento listadas e, em seguida, inspecione data.yaml junto com as anotações geradas. Confirme se os dois nomes de classe estão trocados na exportação e se corrigir a ordem faz com que os labels exibidos correspondam ao dataset; o issue não fornece nenhum arquivo do repositório nem um ponto de entrada de teste.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Descrição
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%
- Linguagem predominante
- Python
- Estrelas
- 642
- Forks
- 146
- Merge médio
- 1d 10h
- PRs com merge (30d)
- 13
Preparar o ambiente
Inicia o contêiner de desenvolvimento do projeto no navegador, com a sua própria conta do GitHub.
- Sem Dockerfile nem arquivo Docker Compose
- Sem modelo de pull request
- Ler o guia de contribuição
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
Mais 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`Talvez já em andamento @cdeil assumiu há 37 dias. Aberta
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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 0Talvez livre de novo Um pull request para esta issue foi fechado sem ser mesclado. Aberta
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