YOLO 目标检测 识别框不显示文字标签(已解决)

简介: YOLO 目标检测 识别框不显示文字标签(已解决)

问题描述

类似这种报错:

会导致yolo识别框上没有文字标签:

报错原因

文件夹data/labels/ 中有字母字符的图片。YOLO 使用它们在图片中绘制标签。如果没有该文件夹或者已删除该文件夹,因此 Yolo 找不到它们,所以标签在图片中变黑。

解决方法:

所需文件地址:https://github.com/pjreddie/darknet/tree/master/data

将此文件夹labels单独下载下来,放到自己报错的路径下

文件中的内容:

解决之后的效果:

相关文章
|
并行计算
最新YOLOv8(2023年8月版本)安装配置!一条龙傻瓜式安装,遇到问题评论区提问
最近需要使用YOLOv8,百度了一下现在网上大多数教程都是比较早期的教程,很多文件已经大不相同,于是我根据官方readme文档,总结了一套安装方法,只需要按照本教程,复制每一段代码,按照教程配置好相应文件即可直接使用。
10885 2
|
机器学习/深度学习 算法 测试技术
深度学习环境搭建笔记(二):mmdetection-CPU安装和训练
本文是关于如何搭建深度学习环境,特别是使用mmdetection进行CPU安装和训练的详细指南。包括安装Anaconda、创建虚拟环境、安装PyTorch、mmcv-full和mmdetection,以及测试环境和训练目标检测模型的步骤。还提供了数据集准备、检查和网络训练的详细说明。
1337 5
深度学习环境搭建笔记(二):mmdetection-CPU安装和训练
|
JSON 人工智能 数据格式
AI计算机视觉笔记二十六:YOLOV8自训练关键点检测
本文档详细记录了使用YOLOv8训练关键点检测模型的过程。首先通过清华源安装YOLOv8,并验证安装。接着通过示例权重文件与测试图片`bus.jpg`演示预测流程。为准备训练数据,文档介绍了如何使用`labelme`标注工具进行关键点标注,并提供了一个Python脚本`labelme2yolo.py`将标注结果从JSON格式转换为YOLO所需的TXT格式。随后,通过Jupyter Notebook可视化标注结果确保准确性。最后,文档展示了如何组织数据集目录结构,并提供了训练与测试代码示例,包括配置文件`smoke.yaml`及训练脚本`train.py`,帮助读者完成自定义模型的训练与评估。
6986 3
|
机器学习/深度学习 数据可视化 测试技术
YOLO11实战:新颖的多尺度卷积注意力(MSCA)加在网络不同位置的涨点情况 | 创新点如何在自己数据集上高效涨点,解决不涨点掉点等问题
本文探讨了创新点在自定义数据集上表现不稳定的问题,分析了不同数据集和网络位置对创新效果的影响。通过在YOLO11的不同位置引入MSCAAttention模块,展示了三种不同的改进方案及其效果。实验结果显示,改进方案在mAP50指标上分别提升了至0.788、0.792和0.775。建议多尝试不同配置,找到最适合特定数据集的解决方案。
4316 0
|
机器学习/深度学习 编解码 监控
目标检测实战(六): 使用YOLOv8完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇文章详细介绍了如何使用YOLOv8进行目标检测任务,包括环境搭建、数据准备、模型训练、验证测试以及模型转换等完整流程。
29429 59
目标检测实战(六): 使用YOLOv8完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
机器学习/深度学习 编解码 计算机视觉
YOLOv11改进策略【Head】| ASFF 自适应空间特征融合模块,改进检测头Detect_ASFF
YOLOv11改进策略【Head】| ASFF 自适应空间特征融合模块,改进检测头Detect_ASFF
2702 13
YOLOv11改进策略【Head】| ASFF 自适应空间特征融合模块,改进检测头Detect_ASFF
|
算法 计算机视觉 异构计算
yolo如何画框、如何变换目标检测框的颜色和粗细、如何运行detect脚本
yolo如何画框、如何变换目标检测框的颜色和粗细、如何运行detect脚本
|
编解码 算法 计算机视觉
YOLOv11改进策略【小目标改进】| 添加专用于小目标的检测层 附YOLOv1~YOLOv11的检测头变化详解
YOLOv11改进策略【小目标改进】| 添加专用于小目标的检测层 附YOLOv1~YOLOv11的检测头变化详解
3089 11
|
编解码 算法 计算机视觉
YOLOv11改进策略【Head】| 增加针对 大目标 的检测层 (四个检测头)
YOLOv11改进策略【Head】| 增加针对 大目标 的检测层 (四个检测头)
2755 7
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 异构计算
YOLOv8优改系列一:YOLOv8融合BiFPN网络,实现网络快速涨点
本文介绍了将BiFPN网络应用于YOLOv8以增强网络性能的方法。通过双向跨尺度连接和加权特征融合,BiFPN能有效捕获多尺度特征,提高目标检测效果。文章还提供了详细的代码修改步骤,包括修改配置文件、创建模块文件、修改训练代码等,以实现YOLOv8与BiFPN的融合。
3536 0
YOLOv8优改系列一:YOLOv8融合BiFPN网络,实现网络快速涨点