yolov5检测框提示信息异常显示

Question

yolov5视频检测，用labelimg中文标记，训练完后，进行视频检测时检测框上的内容是一些奇怪的繁体字和字符。请问如何改成中文简体，之前训练的数据还要重新训练吗？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在YOLOv5中，如果你遇到检测框上显示的是繁体字或其他非预期的字符，这可能是由于模型没有正确地加载预训练的字符类别的原因。要解决这个问题，你需要确保模型在预测阶段可以理解并显示正确的中文字符。

首先，检查一下你的训练数据集（包括标签文件）中的文本是否都是中文简体，并且使用了正确的UTF-8编码。如果存在繁体字或者其他编码格式，可能需要转换为简体中文和UTF-8编码。

接下来，你需要对模型进行微调，使其支持中文字符。这里是一个基本的步骤指南：

1. 下载一个包含中文字符类别的预训练权重，例如COCO数据集中包含的类别。这个预训练权重通常会有一个.pt或.weights的扩展名。可以从YOLOv5的GitHub仓库中找到：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases

2. 使用这个新的预训练权重进行微调。在YOLOv5的命令行界面中，执行以下命令，将path/to/new_weights.pt替换为下载的新预训练权重的路径，your_dataset.yaml是你的训练配置文件，your_dataset/images是你的训练图片目录，your_dataset/labels是对应的标签文件目录：

!python train.py --cfg your_dataset.yaml --weights path/to/new_weights.pt --data your_dataset.yaml

1. 训练完成后，使用新训练的模型进行测试。确保在测试命令中指定训练好的模型权重：

!python detect.py --weights path/to/trained_weights.pt --video input.mp4

这样应该就可以看到检测框上的中文简体文字了。注意，微调过程可能会花费一些时间，具体取决于你的硬件性能。此外，微调的过程并不会影响到之前的训练结果，除非你覆盖了原来的模型权重。在这个过程中，你不需要重新训练整个数据集，只需要使用新的预训练权重进行微调。