简体   繁体   English

YOLOv5 训练边界框向左移动

[英]YOLOv5 Training Shift Bounding box to left

I'm trying to train my YOLOv5 to recognize car我正在尝试训练我的 YOLOv5 来识别汽车

That's a simple image in training folder这是训练文件夹中的一个简单图像在此处输入图像描述

and inside my label i put this bounding box在我的 label 里面,我放了这个边界框

在此处输入图像描述

i resize image and bounding box from 1000x750 to 640x640 and i start training my yolov5 with我将图像和边界框的大小从 1000x750 调整为 640x640,然后开始训练我的 yolov5

.python train.py --img-size 640 --batch 16 --epochs 10 --data../dataset.yaml --weights yolov5s.pt --freeze 10

but the result from validation is this one但是验证的结果是这个在此处输入图像描述

seems that all the coordinates of detected cars are shift to left似乎检测到的汽车的所有坐标都向左移动

Any ideas?有任何想法吗?

i think you used bounding box in labeling tools.how about use labelme program.我认为您在标记工具中使用了边界框。如何使用 labelme 程序。 It is using outline instead of bounding box.它使用轮廓而不是边界框。 if you detect car behind the tree, you should use outline instead of bounding box.如果你检测到树后面的车,你应该使用轮廓而不是边界框。 beacause bounding box is more accuracy than outline.因为边界框比轮廓更准确。 but,The detection is more contouring.但是,检测更多的是轮廓。

声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.

 
粤ICP备18138465号  © 2020-2024 STACKOOM.COM