data.yaml file has different references for image paths

When a dataset is downloaded via the API, the data.yaml file has inconsistent image paths. For example they look like:

test: ../test/images
train: project-name/train/images
val: project-name/valid/images

Oddly enough, when exported and downloaded manually from the roboflow page, the paths are correct. It would seem that this problem must be two fold:

• data.yaml file is inconsistent
• the Dataset object or the yolo tool must have an issue to compensate for the incorrect path

This was most obvious to me when I changed the name of the downloaded dataset folder and the YOLO training would no longer work.

Simply doing this:

from roboflow import Roboflow
rf = Roboflow(api_key="YOUR_API_KEY")
project = rf.workspace("roboflow-jvuqo").project("football-players-detection-3zvbc")
dataset = project.version(1).download("yolov8")

will illustrate the problem.

Esegui l'esempio fornito di download tramite la Roboflow API e ispeziona i percorsi del data.yaml generato. Segui il flusso di download di Dataset e il punto di ingresso dell'addestramento YOLO per determinare se l'incoerenza è prodotta dal file scaricato o compensata dall'addestramento. Il lavoro è completo quando i download dell'API utilizzano percorsi delle immagini coerenti e rilocabili e l'addestramento continua a funzionare dopo che la cartella Dataset è stata rinominata.