yolov8 训练中发现图片和标记不匹配怎么办

Question

他给了我一个Warning
D:\python\ultralytics-main\datasets\shujuku\images\train\055_1_0011.png: ignoring corrupt image/label: Label class 56 exceeds dataset class count 52. Possible class labels are 0-51

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考ChatGPT-3.5

当训练中出现图片和标记不匹配的情况时，可以按照以下步骤解决问题：

1. 检查错误的警告信息：从警告信息 "ignoring corrupt image/label: Label class 56 exceeds dataset class count 52" 可以得知，标记类别 56 超过了数据集中的类别总数 52。需要检查标记文件与数据集类别定义之间是否一致。

2. 检查标记文件：查看相应的标记文件，确保标记类别的数量与数据集定义的类别总数一致。可以使用文本编辑器打开标记文件，检查每个标记对象的类别是否都在有效范围内。

3. 检查数据集定义：检查数据集定义中的类别总数是否正确。可能是定义类别总数时出现了错误，导致标记文件中的类别超过了定义的总数。

4. 确保标记文件与图片对应：确认标记文件与对应的图片文件名一致。检查文件名格式是否正确，以及文件名是否大小写敏感。

5. 更新标记文件或数据集定义：如果发现标记文件与数据集定义不匹配，可以根据实际情况进行更新。可以修改标记文件中的类别标签，或者更新数据集定义的类别总数。

6. 重新训练模型：根据修改后的标记文件和数据集定义重新训练模型。重新运行训练代码时，可以添加参数 --resume 来从之前的断点继续训练。

以下是可能的解决方案的有序列表：

1. 检查错误的警告信息
2. 检查标记文件
3. 检查数据集定义
4. 确保标记文件与图片对应
5. 更新标记文件或数据集定义
6. 重新训练模型

请注意，具体的解决方案可能因实际情况而异，以上仅提供了一般的指导。