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YOLOv8 - classes invertion in data.yaml

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Lingua principale
Python
Stelle
629
Fork
140
Merge medio
2g 2h
PR unite (30g)
5

Descrizione

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%

Guida per i contributori

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Inizia riproducendo l’esportazione Roboflow utilizzando le impostazioni di preelaborazione e aumento indicate, quindi esamina data.yaml insieme alle annotazioni generate. Verifica se i due nomi delle classi sono scambiati nell’esportazione e se correggere l’ordine fa corrispondere le label visualizzate al dataset; l’issue non fornisce alcun file del repository né un punto di ingresso per i test.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Ambito
computer-vision, machine-learning
Tipo di issue
Bug
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Da chiarire
Idoneità per principianti
25/100

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