YOLOv8 - classes invertion in data.yaml

Hello,

I'd like to report a minor bug. I've annotated a dataset with Roboflow. I exported my data in YOLOv8 format but 2 classes are inverted in data.yaml. The model have been trained sucessfully but when I display the labels on images, they are inverted...

train: ../train/images
val: ../valid/images
test: ../test/images

nc: 9
names: ['Bibendum', 'Casquette', 'Dunlop', 'Goodyear', 'Michelin bibendum', **'Michelin logo carre', 'Michelin logo',** 'Michelin sept', 'Pneu']

roboflow:
  workspace: tmf
  project: michelin-gt
  version: 11
  license: CC BY 4.0
  url: https://universe.roboflow.com/tmf/michelin-gt/dataset/11

I expected :
names: ['Bibendum', 'Casquette', 'Dunlop', 'Goodyear', 'Michelin bibendum', 'Michelin logo', 'Michelin logo carre' 'Michelin sept', 'Pneu']

Here are the augmentations / preprocessing steps I choose in Roboflow before exporting :

PREPROCESSING
Resize: Stretch to 640x640
Modify Classes: 4 remapped, 3 dropped

AUGMENTATIONS
Outputs per training example: 3
Rotation: Between -15° and +15°
Saturation: Between -25% and +25%
Brightness: Between -25% and +25%
Exposure: Between -25% and +25%

Beginne damit, den Roboflow-Export mithilfe der aufgeführten Einstellungen für Vorverarbeitung und Augmentierung zu reproduzieren, und untersuche anschließend data.yaml zusammen mit den generierten Annotationen. Bestätige, ob die beiden Klassennamen im Export vertauscht sind und ob das Korrigieren der Reihenfolge dazu führt, dass die angezeigten Labels mit dem Dataset übereinstimmen; das Issue enthält weder eine Repository-Datei noch einen Test-Einstiegspunkt.