Yolo 训练显示错误注释：x = 0,y = 0

Question

我正在 yolo 中训练手部检测器。我下载了 OID 数据集并将标签转换为 .txt 文件。所有这些图像和txt文件所在的obj文件夹中没有classes.txt文件。

以下 colab 笔记本在训练期间正在训练对接，它显示以下错误。

71: 1103.611938, 1592.691406 平均损失, 0.000000 率, 50.474687 秒，4544 张图片，还剩 34.616345 小时加载时间：0.000100 秒

错误注释：x = 0，y = 0， 1，文件： 数据/obj/2933ef25f4c578ee.txt

错误注释：x = 0，y = 0， 1，文件： 数据/obj/09848088f423c5ce.txt

错误注释：x = 0，y = 0， 1，文件： 数据/obj/c21c73b84a01595c.txt

错误注释：x = 0，y = 0， 1，文件： 数据/obj/9ee7440dbe46b8f8.txt

错误注释：x = 0，y = 0， 1，文件： data/obj/09848088f423c5ce.txt v3 (mse loss, Normalizer: (iou: 0.75, obj：1.00，cls：1.00）区域 82 平均（IOU：0.000000），计数：1， class_loss = 175.932907，iou_loss = 0.000000，total_loss = 175.932907 v3 (mse loss, Normalizer: (iou: 0.75, obj: 1.00, cls: 1.00) Region 94 平均（IOU：0.000000），计数：1，class_loss = 538.309937，iou_loss = 0.000000，total_loss = 538.309937

错误注释：x = 0，y = 0， 1，文件： 数据/obj/b8294ff3c2be6fbe.txt

错误注释：x = 0，y = 0， 1，文件： 数据/obj/9ee7440dbe46b8f8.txt

错误注释：x = 0，y = 0， 1，文件： 数据/obj/a94e1658b7d9ff0a.txt

链接到我的 colab 笔记本。 https://colab.research.google.com/drive/1p1rtNUACaGWve3lqdz8fe0gEYPkSNzWe?usp=sharing

Answer 1

我们回顾一下YOLO的边界框标签格式，参考这个image作为参考：

<class id> <Xo/X> <Yo/Y> <W/X> <H/Y>

地点：

<class id>, label index of the class, integer object number from 0 to (classes-1)
<Xo/X>, coordinate of the bounding box’s center
<Yo/Y>, coordinate of the bounding box’s center
W, Width of the bounding box
H, Height of the bounding box
X, Width of the image
Y, Height of the image

现在，您遇到了错误：

Wrong annotation: x = 0, y = 0, < 0 or > 1

换句话说，就是<Xo/X> = 0, <Yo/Y> = 0, < 0 or > 1

这意味着您的部分标签超出了图像的边界。

请在bad_label.list检查带有“不良”标签的图片

Answer 2

我在前 2 个月面临同样的问题。 原因： 我做错了注释，x 和 y 的值应该在 0 和 1 之间。 解决方案： 我正在使用 bbox 工具来注释我的数据集，但这会产生错误，但现在我正在使用 makeense.ai，它会提供标准化值，现在我的错误已得到解决。