YOLOv5在训练数据的时,出现标签corrupted,标签的坐标出现了负值。

2023-10-16 22:10

本文主要是介绍YOLOv5在训练数据的时,出现标签corrupted,标签的坐标出现了负值。,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

问题描述:在使用YOLO进行训练数据时,出现了Scanning 'C:\Users\aoqia\Desktop\datasets\grape\train\labels' images and labels...0 found, 4320 missing, 0 empty, 0 corrupted:这个错误。具体如下所示。

 WARNING: Ignoring corrupted image and/or label C:\Users\aoqia\Desktop\datasets\grape\train\images\000002_1.jpg: negative labels
train: WARNING: Ignoring corrupted image and/or label C:\Users\aoqia\Desktop\datasets\grape\train\images\000002_2.jpg: negative labels
train: WARNING: Ignoring corrupted image and/or label C:\Users\aoqia\Desktop\datasets\grape\train\images\000022_2.jpg: non-normalized or out of bounds coordinate labels
train: WARNING: Ignoring corrupted image and/or label C:\Users\aoqia\Desktop\datasets\grape\train\images\000022_4.jpg: non-normalized or out of bounds coordinate labels
train: WARNING: Ignoring corrupted image and/or label C:\Users\aoqia\Desktop\datasets\grape\train\images\000022_5.jpg: non-normalized or out of bounds coordinate labels
train: WARNING: Ignoring corrupted image and/or label C:\Users\aoqia\Desktop\datasets\grape\train\images\000022_9.jpg: non-normalized or out of bounds coordinate labels
train: WARNING: Ignoring corrupted image and/or label C:\Users\aoqia\Desktop\datasets\grape\train\images\000025_7.jpg: negative labels
train: WARNING: Ignoring corrupted image and/or label C:\Users\aoqia\Desktop\datasets\grape\train\images\000025_9.jpg: negative labels
train: WARNING: Ignoring corrupted image and/or label C:\Users\aoqia\Desktop\datasets\grape\train\images\000031_3.jpg: non-normalized or out of bounds coordinate labels
train: WARNING: Ignoring corrupted image and/or label C:\Users\aoqia\Desktop\datasets\grape\train\images\000031_4.jpg: non-normalized or out of bounds coordinate labels
train: WARNING: Ignoring corrupted image and/or label C:\Users\aoqia\Desktop\datasets\grape\train\images\000031_9.jpg: non-normalized or out of bounds coordinate labels
train: WARNING: Ignoring corrupted image and/or label C:\Users\aoqia\Desktop\datasets\grape\train\images\000039_4.jpg: non-normalized or out of bounds coordinate labels
train: WARNING: Ignoring corrupted image and/or label C:\Users\aoqia\Desktop\datasets\grape\train\images\000039_9.jpg: non-normalized or out of bounds coordinate labels
train: WARNING: Ignoring corrupted image and/or label C:\Users\aoqia\Desktop\datasets\grape\train\images\000095_2.jpg: negative labels
train: WARNING: Ignoring corrupted image and/or label C:\Users\aoqia\Desktop\datasets\grape\train\images\000098_3.jpg: negative labels
train: WARNING: Ignoring corrupted image and/or label C:\Users\aoqia\Desktop\datasets\grape\train\images\000098_4.jpg: negative labels
train: WARNING: Ignoring corrupted image and/or label C:\Users\aoqia\Desktop\datasets\grape\train\images\000098_6.jpg: negative labels
train: WARNING: Ignoring corrupted image and/or label C:\Users\aoqia\Desktop\datasets\grape\train\images\000111_3.jpg: negative labels
train: WARNING: Ignoring corrupted image and/or label C:\Users\aoqia\Desktop\datasets\grape\train\images\000116_3.jpg: negative labels

原因分析:我们阅读报错提示,发现数据集标签中矩形框的坐标出现了负值,查看报错提示的标签,确实出现了负值,比如下图中的倒数第二行中出现了负值。这是因为我们在使用数据扩增的时候,使用了平移扩增,迫使边缘部分的矩形框被截掉,出现矩形框坐标为负值。

 解决办法:在使用数据扩增的时候取消使用平移扩增(或者说是图片缩放截取扩增)。

这篇关于YOLOv5在训练数据的时,出现标签corrupted,标签的坐标出现了负值。的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_43501408/article/details/131154736
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.chinasem.cn/article/221101

相关文章

在MySQL中实现冷热数据分离的方法及使用场景底层原理解析

《在MySQL中实现冷热数据分离的方法及使用场景底层原理解析》MySQL冷热数据分离通过分表/分区策略、数据归档和索引优化,将频繁访问的热数据与冷数据分开存储,提升查询效率并降低存储成本,适用于高并发... 目录实现冷热数据分离1. 分表策略2. 使用分区表3. 数据归档与迁移在mysql中实现冷热数据分

C#解析JSON数据全攻略指南

《C#解析JSON数据全攻略指南》这篇文章主要为大家详细介绍了使用C#解析JSON数据全攻略指南,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录一、为什么jsON是C#开发必修课?二、四步搞定网络JSON数据1. 获取数据 - HttpClient最佳实践2. 动态解析 - 快速

MyBatis-Plus通用中等、大量数据分批查询和处理方法

《MyBatis-Plus通用中等、大量数据分批查询和处理方法》文章介绍MyBatis-Plus分页查询处理,通过函数式接口与Lambda表达式实现通用逻辑,方法抽象但功能强大,建议扩展分批处理及流式... 目录函数式接口获取分页数据接口数据处理接口通用逻辑工具类使用方法简单查询自定义查询方法总结函数式接口

SQL中如何添加数据(常见方法及示例)

《SQL中如何添加数据(常见方法及示例)》SQL全称为StructuredQueryLanguage,是一种用于管理关系数据库的标准编程语言,下面给大家介绍SQL中如何添加数据,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录在mysql中,有多种方法可以添加数据。以下是一些常见的方法及其示例。1. 使用INSERT I

Python使用vllm处理多模态数据的预处理技巧

《Python使用vllm处理多模态数据的预处理技巧》本文深入探讨了在Python环境下使用vLLM处理多模态数据的预处理技巧,我们将从基础概念出发,详细讲解文本、图像、音频等多模态数据的预处理方法,... 目录1. 背景介绍1.1 目的和范围1.2 预期读者1.3 文档结构概述1.4 术语表1.4.1 核

MySQL 删除数据详解(最新整理)

《MySQL删除数据详解(最新整理)》:本文主要介绍MySQL删除数据的相关知识,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧... 目录一、前言二、mysql 中的三种删除方式1.DELETE语句✅ 基本语法: 示例:2.TRUNCATE语句✅ 基本语

MyBatisPlus如何优化千万级数据的CRUD

《MyBatisPlus如何优化千万级数据的CRUD》最近负责的一个项目,数据库表量级破千万,每次执行CRUD都像走钢丝,稍有不慎就引起数据库报警,本文就结合这个项目的实战经验,聊聊MyBatisPl... 目录背景一、MyBATis Plus 简介二、千万级数据的挑战三、优化 CRUD 的关键策略1. 查

python实现对数据公钥加密与私钥解密

《python实现对数据公钥加密与私钥解密》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用python实现对数据公钥加密与私钥解密,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录公钥私钥的生成使用公钥加密使用私钥解密公钥私钥的生成这一部分,使用python生成公钥与私钥,然后保存在两个文

mysql中的数据目录用法及说明

《mysql中的数据目录用法及说明》:本文主要介绍mysql中的数据目录用法及说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录1、背景2、版本3、数据目录4、总结1、背景安装mysql之后,在安装目录下会有一个data目录,我们创建的数据库、创建的表、插入的

Navicat数据表的数据添加,删除及使用sql完成数据的添加过程

《Navicat数据表的数据添加,删除及使用sql完成数据的添加过程》:本文主要介绍Navicat数据表的数据添加,删除及使用sql完成数据的添加过程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有... 目录Navicat数据表数据添加,删除及使用sql完成数据添加选中操作的表则出现如下界面,查看左下角从左