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YOLOv8 - classes invertion in data.yaml

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Lenguaje dominante
Python
Estrellas
629
Forks
140
Merge medio
2 d 2 h
PR fusionados (30 d)
5

Descripción

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%

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Línea de trabajo

Comienza reproduciendo la exportación de Roboflow utilizando la configuración de preprocesamiento y aumento indicada, y luego inspecciona data.yaml junto con las anotaciones generadas. Confirma si los dos nombres de clase están intercambiados en la exportación y si corregir el orden hace que las etiquetas mostradas coincidan con el dataset; el issue no proporciona ningún archivo del repositorio ni un punto de entrada de prueba.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Evaluación

Área
computer-vision, machine-learning
Tipo de issue
Error
Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Estado de actividad
Estancado
Claridad
Necesita aclaración
Aptitud para principiantes
25/100

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