Yolov5目标检测

Question

为什么yolov5训练过程中识别不到label里的信息，我的label标签和类名应当是没问题的

我的label中的信息如下：
0 0.112793 0.608887 0.049154 0.304688
0 0.182292 0.607178 0.048828 0.307129
0 0.243978 0.609375 0.049154 0.308594
0 0.308594 0.607178 0.047526 0.306152
0 0.430664 0.606934 0.048177 0.309570
0 0.490072 0.605713 0.049805 0.309082
0 0.548503 0.605469 0.050130 0.309570
0 0.619629 0.605713 0.047852 0.312012
0 0.737630 0.604492 0.049479 0.313477
0 0.791667 0.603271 0.049479 0.313965
0 0.853353 0.604492 0.051107 0.313477
0 0.923014 0.603760 0.049805 0.312012

我在训练中发现的问题图片如下：

有人能解惑吗

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

您的问题涉及到YOLOv5目标检测训练过程中的标签识别问题。从您提供的信息来看，可能存在以下几个问题导致YOLOv5无法正确识别label中的信息：

1. 标签文件格式和格式: YOLOv5通常使用VOC或COCO格式的标签文件。您需要确保您的标签文件是这些格式之一，并且每个标签文件的格式都是正确的。您的标签看起来像是一系列的坐标值，需要确认这些值是否符合YOLOv5所需的格式。
2. 数据预处理: 在训练之前，您可能需要对图像进行预处理，例如调整大小、归一化等。确保您的数据预处理步骤正确无误，并且与YOLOv5的训练过程兼容。
3. 训练参数和配置: 检查YOLOv5的训练参数和配置是否正确设置。例如，确保使用的批次大小、学习率等参数适合您的数据集。
4. 错误消息和警告: 您提供的图1和图2中显示了一些错误消息和警告，如“FutureWarning”等。这些可能是关于代码版本或某些功能已被弃用的警告。确保您使用的YOLOv5版本与您的代码和环境兼容，并查看这些警告是否影响训练过程。
5. 数据集的划分: 确保您的数据集被正确划分为训练集和验证集，并且标签文件与相应的图像文件匹配。
6. 检查label文件中的类别名称: 您提供的标签中只有一个类别编号“0”，需要确保您的类别名称在YOLOv5的类别列表中正确列出。同时，检查类别编号是否与YOLOv5的类别映射正确对应。

为了解决这个问题，您可以尝试以下步骤：

• 仔细检查并确认您的标签文件格式是否正确。
• 确保图像预处理步骤正确无误。
• 检查并调整YOLOv5的训练参数和配置。
• 查看YOLOv5的文档和教程，确保您遵循了正确的训练步骤。
• 如果可能的话，尝试使用不同的数据集或简化问题来验证您的设置是否正确。

如果问题仍然存在，建议您查看YOLOv5的官方文档、论坛或社区寻求更具体的帮助和解决方案。