Файл метки YoloV8, когда нет ограничивающей рамки?
Я хотел обучить свою йо-модель и посмотреть, смогу ли я обнаружить пневмонию на изображениях. Итак, у меня есть изображения рентгеновского снимка и изображения с пневмонией, их метки выглядят следующим образом.
1 0.2 0.23 0.32 0.23
Где первое значение — это метка, а остальные четыре — координаты.
теперь, когда метка равна 0, т.е. нет ограничивающей рамки, текстовый файл метки будет выглядеть следующим образом
0
Теперь проблема в том, что YoLo выдает ошибку следующим образом:
/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/ultralytics/yolo/data/dataset.py in get_labels(self)
157 # Check if the dataset is all boxes or all segments
158 lengths = ((len(lb['cls']), len(lb['bboxes']), len(lb['segments'])) for lb in labels)
--> 159 len_cls, len_boxes, len_segments = (sum(x) for x in zip(*lengths))
160 if len_segments and len_boxes != len_segments:
161 LOGGER.warning(
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
и перед этой ошибкой я получаю следующее предупреждение
WARNING ⚠️ /content/datasets/coco128/images/train2017/000000000009.jpg: ignoring corrupt image/label: labels require 5 columns, 1 columns detected
ChatGPT предлагает удалить файлы с меткой 0, но я боюсь, что моя модель должна классифицировать наличие пневмонии, а затем показывать место, если оно есть, и я боюсь, что она хорошо обнаружит, если она не обучена на изображениях, которых нет Пневмония
Как нам передать данные в нашу модель YoloV8, когда нет ограничивающих рамок?
P.S. Я использую библиотеку Ultralytics.
Спасибо
1 ответ
Согласно документации Ultralytics здесь
Если на изображении нет объектов, файл *.txt не требуется.
Я думаю, вам следует просто удалить файл .txt для любого изображения без объектов.