yolov5检测框名称和预设名称不同怎么办

Question

一个很低级的问题，yolov5检测框名称和预设名称不同怎么办

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在YOLOv5中，如果你发现检测框显示的类别名与预设的类别名不一致，这可能是因为模型的标签映射文件（通常是coco.names）中的名称与实际训练时使用的类别名称不匹配。要解决这个问题，你需要确保你的类名文件与模型所使用的类名是一致的。

这里是一个简单的步骤来处理这个问题：

1. 找到YOLOv5的预设类别名文件。通常它位于模型库的根目录下，文件名为coco.names。这个文件包含了模型识别的类别及其对应的ID。

2. 检查这个文件中的类别名是否与你的标注数据集中的类别名相匹配。例如，如果文件中是fire，而你的数据集中可能是Fire（大小写差异），或者有额外的空格，这些都可能导致显示错误。

3. 如果类别名不匹配，你需要修改coco.names文件，使其与你的数据集保持一致。确保每个类别的名称在两个地方都是完全相同的，包括大小写和空格。

4. 如果你的类别名不是COCO数据集的标准类别，你可能需要重新训练模型以包含新的类别。为此，你需要提供一个新的配置文件（.yaml），指定新的类别数，并且在训练过程中提供相应的标注数据。

5. 完成上述步骤后，运行YOLOv5的检测脚本，应该就能看到正确的类别名称了。

如果你需要创建一个新的配置文件，可以参考以下基本格式（示例仅包含三个类别）：

# yolov5s.yaml example
model:
    type: 'yolo'
    name: 'yolov5s' # model name
    anchors: [12,16, 19,36, 36,75, 76,150, 156,341, 355,682] # anchor boxes
    classes: 3 # number of classes
    num: 3 # number of detection heads (YOLOv5 has only one)
    img_size: 640 # inference size (YOLOv5 default is 640x640)

data:
    train: 'your_train_dataset.txt' # path to your training dataset file (list of images)
    val: 'your_val_dataset.txt' # path to your validation dataset file (optional)
    test: 'your_test_dataset.txt' # path to your testing dataset file (optional)
    names: 'your_classes.txt' # path to your class names file (e.g., coco.names)

optimizer:
    type: 'adam'
    lr: 0.001 # learning rate

# ...其他可能的配置选项...

在这个例子中，将classes: 3设置为你数据集中类别的数量，并将names: 'your_classes.txt'替换为你的类名文件路径。

如果你想要重新训练模型，首先确保你已经安装了YOLOv5并下载了所需的权重文件，然后按照官方教程进行操作：https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data

如果你需要在训练期间添加新的类别，记得更新你的标注数据，确保它们与新的类别名匹配。同时，你可能还需要调整损失函数，以适应新类别的数量。