在yolov8上跑自己的分割数据集为什么会出现这种情况，img=0，识别到的图片全是backgrounds, 路径应该是没有出错的全是复制粘贴的，同样的路径方法在dectect上也能跑的，train.cache也已经删除了，数据集就是仿照coco做的，格式是对的，两个yam文件也改了的
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- 2022-04-25 16:11回答 1 已采纳 1.本质上差别不大，只不过标签格式不同，而两者数据集的标签也可以互相转化。2.因为只有格式上的区别，训练出的模型准确率差别很小，所以不必计较这个望采纳！谢谢
- 2021-10-19 11:07回答 1 已采纳 问题一：直接resize()问题二：单独放在一个文件夹下面
- 2023-02-27 17:27回答 3 已采纳 该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ对于数据集增强的问题，这是一个需要根据具体情况而定的问题。在进行数据增强时，需要权衡增强所带来的优点和缺点。-一方面，数据增强可以增加数据集的多样性，减少过拟合的风险，提高
- 2023-11-14 20:41Underwood297的博客 （为了更好的模拟识别环境，我选择在摄像头固定好位置后在树莓派上拍摄照片，以追求更好的仿真性）以本项目为例（垃圾识别）需要四种垃圾，标签需要转出为yolo形式，yolo中的第一个数字含义为物体的种类，如下图所示...
- 2021-09-24 11:36回答 2 已采纳 影响就是1920x1080的图片在保持长宽比缩放（注意是长边缩放到640，短边不够的用0填充)到640x640的情况下，你的目标不会变成太小，原本5x5大小的物体缩放之后变成一个像素点之类的那肯定就有
- 2023-02-21 21:54回答 1 已采纳 该回答引用ChatGPT 在YOLOv5中，通过比较ground truth和anchor的宽高比值，初步匹配正样本，并通过网格偏移增加了正样本的数量，这是一种常见的目标检测模型训练方式，可以提高
- 2022-05-25 21:20回答 1 已采纳 配置文件后缀是yaml而不是pt模型
- 2024-06-06 20:44牟公子在陌上的博客 之后我们就要进行json文件转xml文件的操作，这段代码是我从网上找到的，是我感觉转的最细致的代码，缺点就是有点太多。这些代码都是博主在网上找到到的...这篇文章是一篇记录，记录了我在制作数据集的时候用到的代码。
- 2023-03-06 16:26回答 4 已采纳 点击这个文件 改成紫色的 https://blog.csdn.net/SSS__jq/article/details/123458804
- 2023-03-13 20:26回答 4 已采纳 yolov5是pytorch架构实现的，不是tensorflow架构,这个tensorbord不能用的吧。yolov5本身就能生成损失函数图像，也不需要tensorbord来查看最后一张图，表示训练已
- 2022-10-20 23:29回答 2 已采纳 你不会注册数据集的时候搞反了吧？
- 2024-08-28 23:36放风筝的猪的博客 本节详细描述了如果自制数据集并用其开始训练和目标检测。
- 2018-07-26 20:10这是一个非常好用的目标检测数据集制作工具，能制作VOC2007+VOC2012格式数据集，目前生成的XML文件里面都是绝对路径，所以请将图片数据集放到合适文件夹下面
- 2024-03-25 20:17总之，猴子数据集1368张-voc+yolo格式是一个用于目标检测训练的宝贵资源，对于开发和改进针对猴子检测的AI算法具有重要意义。利用这个数据集，开发者可以创建出能在各种环境中有效识别猴子的智能系统。
- 2018-09-12 11:28水亦心的博客 前言 如果你有什么问题，希望跟我能够一起交流，除了通过博客交流外，欢迎你加入我的...YOLO有自己训练好的数据集，在YOLO v2 中，数据集可检测的类别达9000种以上，但是9000毕竟不是全部，它能涵盖大部分的物体识...
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