roboflow / roboflow/roboflow-python
Yolov9 bad results
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- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 629
- Fork
- 140
- Merge medio
- 2g 2h
- PR unite (30g)
- 5
Descrizione
I want to train a model with personal protective equipment. When I train with a helmet, vest and mask, the results are good, but when I add gloves and goggles in addition to these equipment by taking images from different datasets, the results get quite bad. Is there a dataset or approach you can recommend?
I need a dataset of situations with and without hardhats, vests, masks, gloves and goggles(Hardhat,No-Hardhat, Glove, No-Glove etc.)
https://universe.roboflow.com/yavuzhan-zom9x/mergeddataset-50xku/dataset/19 (Dataset I created by merging)
https://universe.roboflow.com/roboflow-universe-projects/construction-site-safety (The dataset I use for hardhats, vests and masks)
I am presenting the success evaluation metrics of the last model I trained in the screenshot.
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Guida per i contributori
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Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
Direzione di ricerca
Non viene menzionato alcun file del repository, test o punto di ingresso. Inizia confrontando il dataset unito collegato con il dataset construction-site-safety e le metriche di valutazione riportate, concentrandoti sulla copertura delle label e sulla composizione del dataset. Il lavoro è completo quando viene documentato se i dati spiegano il peggioramento dei risultati e viene identificato un dataset o approccio di addestramento adatto.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- computer-vision, machine-learning, python
- Ambito
- computer-vision, machine-learning
- Tipo di issue
- Bug
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Da chiarire
- Idoneità per principianti
- 15/100