#训练过程能够正常进行，但是读取到的lables和本身设置的不一样，包括读取到的images数量也不一样
我的images/train中包含的图片有5396个项目，但是实际读取到的数量是1470，每张图片基本都有lables，并且有些图片lables的数量并不唯一，可是读取到的lables只有3437个，我不知道是哪里出了问题，是我的数据集有问题吗？
yolov5训练过程中的lables和我实际标注的lables数量不一样是为什么
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- 爱晚乏客游 2023-08-16 09:45关注
训练log截图一下，不然我不知道你说的1470是哪个输出，你是不是把验证集的label数当做训练集了
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- 2021-04-11 18:20回答 3 已采纳 关于R中出现错误绘图边距过大的问题（plot.new() : figure margins too large），看一下这两个博主的解决办法。https://blog.csdn.net/Ssxysxy
- 2022-07-19 16:31回答 1 已采纳 维度不匹配，你这里224x224x3下来的，经过一次卷积一次池化，再次卷积，简单计算可能最后从224X224变道7X7X128，按照每次卷积大小不变，池化缩小2计算，你这里至少是5层的卷积池化才能达到
- 2022-01-01 11:10回答 2 已采纳 num+1改成num+=1,要不然知识第一张图片添加了6次，其次你调试的时候直接打印出列表而不是列表的值会更好
- 2023-12-05 14:57&黄昏的乐师的博客 yolov5最新配置教程，cuda+cudnn+pytorch环境配置+训练过程详解+自动生成标志文件（txt）。训练过程包括两种类型VOC和TXT，最后yolov5是使用txt类型训练的，这里提供了类型转换代码。
- 2022-01-27 12:02回答 1 已采纳 是不是你的训练数据太少了？
- 2022-07-17 23:18回答 1 已采纳 矩阵形状错误了
- 2023-03-28 13:48回答 4 已采纳 直接的错误信息是说merge$colors那里，这个是封闭类型的数据，不能进行子集操作。说白了就是调用方式不对，请检查下你的变量名或函数名有没有写错，比如你的merge$colors这个变量哪里来的，
- 2022-01-11 17:51weeksooo的博客 场景二:yolov5的使用 场景三:yolo v5训练自己的数据集 场景四:yolov5源码解读 … 场景一:Anconda环境基本操作 1:基本命令 查看Anaconda的版本信息 conda -V 查看python版本信息 python 打开Jupyter Notebook命令 ...
- 2020-01-25 18:05回答 2 已采纳 https://blog.csdn.net/qq_32241189/article/details/80450741
- 2022-09-09 08:50回答 1 已采纳 你的卷积池化堆叠太少了，导致全连接层参数巨多，而样本数不足所以loss很那下降。先尝试把模型的卷积池化多堆叠一些，然后重新训练试试看
- 2017-12-26 15:38回答 2 已采纳 Your form action is pointing to a location on disk, not to a location relative to your public HTML
- 2023-10-20 16:14yuer超nice的博客 如果在用yolov5训练自己的数据集时，需要训练两种类别，在mydata.yaml和yolov5.yaml文件里都改了相应参数。如 0 0.24355 0.45323 0.3453 0.35134这个txt文件表示第0个种类。yolov5训练是用的txt文件，txt文件里的第...
- 2018-01-03 20:21回答 1 已采纳 You can handle the fields of a struct programmatically by using the reflect package, in particular
- 2022-08-02 18:13编出一个未来的博客 yolov5从环境搭建到模型训练 上面命令运行完，测试一下是否成功，这里使用的pycharm，在yolov5里面有个detect.py，运行后根据路径打开图片如图一样就成功了，接下来制作数据集。 下载好后，使用下面的命令打开...
- 2022-07-08 14:01xukobe97的博客 YOLOv5训练自己的txt标签数据集
- 2020-10-14 22:24主要介绍了vue Treeselect 树形下拉框:获取选中节点的ids和lables操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
- 2022-09-13 08:36a这的博客 1.YOLOv5项目下载 1.YOLOv5为开源代码，直接从github上下载，首先打开github官网，下载。 下载使用pycharm打开，有图中这些文件， 其中 data：主要是存放一些超参数的配置文件（这些文件（yaml文件）是用来配置训练...
- 2022-04-20 12:59萧易风船长的博客 yolov5训练前准备工作（采样、制作数据集、数据集增强、数据集预处理）
- 2024-04-24 12:28知来者逆的博客 详细记录yolov5训练过程与错误解决方法，使用的数据是河道漂浮物检测，提供完整的数据集和训练代码。
- 2021-09-30 23:22singing4you的博客 yolov5下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5。解压后点进去，按Shift+右键在该目录启动powershell窗口，输入命令： pip install -r requirements.txt ，系统会自动安装运行所需要的环境 二、对...
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