yolov5 - 自定义数据标签和训练-YoloV5检测问题
问题描述
我正在做一些猫便便研究，并尝试使用 YoloV5 来检测猫砂盆中不同类型的便便。我收集了大约 130 张便便图片（只是没有背景的便便图片）并标记它们并使用 roboflow 获取注释，然后我按照 colab notebook 训练数据并获取 best.pt 文件进行检测。当我使用随机垃圾箱图片运行检测时，矩形只是标记了整个图像或图像的一半，而不是标记该图像中的便便。然后我尝试标记 3 个垃圾箱图像（在垃圾箱图像内标记的便便）并重新做一遍。但是当我使用垃圾箱图像运行检测时。没啥事儿。我感到很困惑。是不是因为便便的形状和颜色如此不同，所以导致检测不起作用。任何人都可以给我一些关于如何标记图像和训练它们的线索？谢谢 在此处输入图像描述
解决方案
推荐阅读
- python - Snakemake：不想执行我的规则？
- c# - 何时使用 int.Parse？
- javascript - Javascript event.preventDefault() 不适用于模态
- angular - 使用 getstream.io 与 Angular 聊天 11/12
- laravel - Laravel 迁移目标列值作为默认值
- azure - 如何检查 web ap 上的 ssl 绑定是否已过期或即将在 Azure 中过期？
- python - 如何创建具有多个级别列的数据透视表？
- javascript - 根据大小对数组 javascript 进行排序
- sockets - 读取网络数据包是否访问进程的内存空间？
- ios - iPhone 12 mini 和 13 mini 模拟器上的完成按钮工具栏未显示在加载时间选择器上。这是一个错误吗？