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数据格式 3432-20_6-47&274_673&732-673&516_110&732_47&490_610&274-0_0_2_11_33_28_30-108-396 box : 47&274_673&732 points : 673&516_110&732_47&490
转换为 0 0.5 0.4336206896551724 0.8694444444444445 0.39482758620689656 0.9347222222222222 0.44482758620689655 0.1527777777777778 0.6310344827586207 0.06527777777777778 0.4224137931034483 0.8472222222222222 0.23620689655172414 从训练日志中可视化的图片看 数据标签应该是没有问题的
请问你解决了吗? 我怎么训练都有bug 处理一个又一个
数据格式和你是一样的
Traceback (most recent call last):
File "/detect/yolov5-car-plate/./train.py", line 552, in
数据集 0 0.4346698113207547 0.5932914046121593 0.2761399371069182 0.2865129280223619 0.33885613207547166 0.6457023060796646 0.40469732704402517 0.6561844863731656 0.40469732704402517 0.6876310272536688 0.34180424528301884 0.6771488469601677
数据集 0 0.4346698113207547 0.5932914046121593 0.2761399371069182 0.2865129280223619 0.33885613207547166 0.6457023060796646 0.40469732704402517 0.6561844863731656 0.40469732704402517 0.6876310272536688 0.34180424528301884 0.6771488469601677
没解决 使用了其他旋转目标检测的方法 https://github.com/open-mmlab/mmrotate
使用作者放在百度网盘的模型作为初始模型,数据使用CCPD 数据格式为: 类别、中心坐标、中心宽高、四个角点 (做了归一化) 训练效果比较奇怪,从55到56epoch精度和召回率直接下降到0