yolo训练完之后图片标签和置信度模糊

Question

我在训练完之后，val的训练结果标签和置信度没有显示，只有颜色的填充，这种情况要怎么解决呀？

Answer 1

晚上好🌙🌙🌙
本答案参考通义千问

在使用YOLO进行训练后，如果在验证（val）阶段看到的图片只有颜色填充而没有显示标签和置信度信息，这通常意味着模型的输出没有被正确解析或可视化。以下是一些可能的原因及详细的解决方案：

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✅ 问题原因分析

1. 模型未正确加载：训练后的模型文件（如best.pt或last.pt）可能未被正确加载到推理代码中。
2. 可视化代码缺失或错误：用于显示预测结果的代码可能没有正确实现，导致只显示了掩码或颜色区域。
3. 模型输出格式不匹配：YOLOv5等框架在训练后生成的是检测框、类别和置信度信息，但若代码中未正确解析这些数据，就会出现模糊或无标签的情况。
4. 配置文件设置错误：例如data.yaml中的类别名称未正确映射，或者标签路径错误。

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🛠️ 解决方案

1. 确认模型文件是否正确加载

• 确保你使用的模型是训练完成后的 .pt 文件（如 best.pt）。

• 在推理代码中检查模型加载语句是否正确，例如：

  model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt')
  

• 如果使用自定义训练，确保路径和文件名正确。

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2. 检查并添加标签和置信度的可视化代码

YOLO默认会绘制边界框和类别标签，但如果使用的是自定义脚本，可能需要手动实现这一部分。

示例：使用YOLOv5官方代码进行推理并显示标签和置信度

from yolov5 import detect

# 运行推理并保存结果
detect.run(source='test_images', weights='best.pt', save_txt=True, save_conf=True)

注意： save_conf=True 会保存置信度值，save_txt=True 会保存标签信息。

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3. 修改推理代码以显示标签和置信度

如果你使用的是自定义的推理脚本，可以参考以下代码片段来绘制标签和置信度：

import cv2
import torch

# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt')

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 推理
results = model(img)

# 显示结果
for result in results:
    for box in result.boxes:
        x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0])
        conf = box.conf.item()
        cls = int(box.cls.item())
        label = f'{result.names[cls]} {conf:.2f}'
        cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(img, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('Detection', img)
cv2.waitKey(0)

重点说明：

• result.names[cls] 是从 data.yaml 中获取的类别名称。
• box.conf 是置信度值。
• cv2.putText() 用于在图像上显示标签和置信度。

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4. 检查 data.yaml 配置文件

确保你的 data.yaml 文件正确配置了类别名称和路径，例如：

names:
  0: 'person'
  1: 'car'
  2: 'dog'

train: ../images/train/
val: ../images/val/
nc: 3

注意： 类别数量 (nc) 必须与训练时一致，否则会导致标签无法正确显示。

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5. 重新训练并测试

如果以上方法均无效，建议：

• 使用 YOLOv5 的官方示例数据集（如 COCO）进行测试，确认环境是否正常。
• 检查训练日志，查看是否有报错或警告信息。
• 重新训练模型，并使用官方提供的推理脚本进行验证。

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🧪 验证步骤

1. 使用官方推理命令运行：

   python detect.py --weights best.pt --source test_images
   

2. 查看输出目录中是否包含带有标签和置信度的图片。

3. 如果仍然没有标签，请检查 detect.py 是否启用了 --save-txt 和 --save-conf 参数。

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✅ 总结

| 问题 | 解决方案 | |------|----------| | 模型未正确加载 | 确认 best.pt 路径和加载方式 | | 可视化代码缺失 | 添加 cv2.rectangle 和 cv2.putText 绘制标签和置信度 | | data.yaml 配置错误 | 确保类别名称和路径正确 | | 输出格式不对 | 使用 --save-txt 和 --save-conf 保存标签信息 |

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